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回归问题是数据挖掘和机器学习中常常出现的问题----本专题以 中国移动用户信用分预测 为例，对比分析几类 常见的回归算法，包括：线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归、前馈神经网络、迭代提升树等。
☆17Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for Regression
Users that are interested in Regression are comparing it to the libraries listed below
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- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练☆34Updated 6 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆214Updated 6 years ago
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- 数据挖掘常用算法：关联分析Apriori算法，数据分类决策树算法，数据聚类K-means算法☆25Updated 5 years ago
- 整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码，欢迎各位码友讨论交流。☆115Updated 7 years ago
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- 统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现☆77Updated 5 years ago
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- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆64Updated 9 years ago
- 一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法，决策树（Iris鸢尾花数据集），KNN（mnist手写数字数据集），朴素贝叶斯分类西瓜数据集，trec06c数据集垃圾邮件分类（spam），逻辑斯蒂回归，随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比，mnist中8和9的二分类，泰坦尼克号…☆181Updated 6 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆66Updated 4 years ago
- 基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)☆53Updated 7 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
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- 对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析，利用用户潜在行为数据得出用户行为特征，采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征，采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征，采用K-Means聚类得出水军文本类别，结合用户行为特征，最终实现了对网络水军的识别。☆24Updated 5 years ago
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