Alternatives and similar repositories for svm

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• zhengyima / mnist-classification
  Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）
  ☆423Updated 4 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆350Updated 4 years ago
• chestnut24 / SVMImageClassification
  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆116Updated 2 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆47Updated 9 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  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
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆155Updated 8 years ago
• Dodo0000 / Cluster
  聚类算法。实现Kmeans，DBSCAN以及谱聚类
  ☆61Updated 7 years ago
• zhaoxingfeng / RandomForest
  随机森林，Random Forest（RF）
  ☆406Updated 5 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  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…
  ☆146Updated 4 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆481Updated last year
• BraveY / AI-with-code
  AI学习过程中的实操代码
  ☆208Updated 4 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆138Updated 3 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【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…
  ☆209Updated 5 years ago
• liucj97 / CNN_MNIST_recognition_by_Pytorch
  基于Pytorch的卷积神经网络MNIST手写数字识别 适用于Pytorch与神经网络入门学习
  ☆70Updated 4 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆52Updated 7 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆101Updated 3 years ago
• kangpeilun / Pytorch_Learning_Notes
  Pytorch_Learning_Notes
  ☆104Updated 4 months ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆157Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆75Updated 5 years ago
• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  利用sklearn实现机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等
  ☆170Updated 5 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• SureeLee / ga_bp
  a back propagation neural network with genetic algorithm
  ☆81Updated 7 years ago
• haoyuhu / cluster-analysis
  K-Means++(HCM), Fuzzy C-Means(FCM), Hierarchical Clustering, DBscan
  ☆372Updated 3 months ago
• TommyZihao / zihaopytorch
  simple tutorial of pytorch
  ☆136Updated 6 years ago
• ChileWang0228 / DeepLearningTutorial
  深度学习代码
  ☆132Updated 5 years ago
• ssssww0905 / -PyTorch-
  【PyTorch】手把手教你跑通第一个神经网络
  ☆267Updated 2 years ago
• ccc-hhh / BPNN-regression-and-classify
  1、BP-momentum神经网络numpy实现及Pytorch实现及各optim在AQI数据集的表现。2、BP网络分类
  ☆38Updated 5 years ago
• Fangzhenxuan / AI_Projects
  Artificial Intelligence
  ☆77Updated 2 years ago
• roadwide / AI-Homework
  人工智能结课作业（A星八数码/广度优先/深度优先/粒子群寻优算法/遗传算法/蚁群算法/BP神经网络/卷积神经网络）
  ☆451Updated 2 years ago