shoucangjia1qu / ML_gzhLinks
常用机器学习算法的简单手写实现,帮助更好理解算法
☆71Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for ML_gzh
Users that are interested in ML_gzh are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…☆208Updated 5 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆74Updated 5 years ago
- 慕课网上深度学习之神经网络(CNN RNN GAN)算法原理+实战练习的代码和部分数据☆40Updated 5 years ago
- 关于算法、机器学习的一些读书笔记,思维导图☆42Updated 2 years ago
- 机器学习预测系统汇总:包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测☆76Updated 4 years ago
- 2021年研究生数学建模竞赛B题,全国二等奖,空气质量预报二次建模,时间序列数据分析与回归预测。Time Series Prediction&Air Quality Prediction.☆37Updated 3 years ago
- ☆147Updated 3 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- matplotlib 绘图可视化知识点☆58Updated 6 years ago
- 机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现,包括混合高斯模型,KMeans,决策树,随机森林,K近邻,线性判别分析,逻辑斯蒂回归(梯度下降法,牛顿法),多层感知机(分类+回归),Naive Bayes(离散+高斯),多分类SVM,线性回归,隐马…☆144Updated 3 years ago
- 机器学习预测模型,分别用逻辑回归,决策树,随机森林,神经网络,XGBOOST和支持向量机算法建模,交叉验证,并选出AUC最优的模型。特征工程优化后,AUC值达到0.8259☆55Updated 5 years ago
- 阿里云天池大赛赛题解析☆142Updated 3 years ago
- 包括决策树和随机森林进行离职人员预测,Xgboost和lightGBM的应用☆287Updated 5 years ago
- 数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)☆63Updated 4 years ago
- 《Python预测之美:数据分析与算法实战》书籍代码维护☆66Updated 2 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆116Updated 4 years ago
- 西瓜书,课后习题☆131Updated 3 years ago
- 《用Python做贝叶斯分析》☆98Updated 8 years ago
- 类别不平衡学习,包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容☆36Updated 4 years ago
- 如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数?【时序数据预测】☆41Updated 5 years ago
- 机器学习的特征工程,包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago
- 纯python实现机器学习算法,非套用sk-learn☆105Updated 2 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- 聚类分析: K均值聚类算法、层次聚类算法☆25Updated 10 years ago
- 🎮OmegaXYZ.com演化计算文章目录(实时更新)☆46Updated 3 years ago
- 本程序实现决策树的建立与可视化,以及决策树的预剪枝与后剪枝,数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集☆36Updated 5 years ago
- Gitbook Address: https://app.gitbook.com/@nlpgroup/s/nlpnote/☆158Updated 3 years ago
- 2019年第十六届华为杯数学建模竞赛F题第一名论文附代码☆55Updated 5 years ago
- 李航统计学习方法(第二版)的学习笔记,包括:1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库☆122Updated 4 years ago
- Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)☆83Updated 5 years ago