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）
☆416Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for mnist-classification:
Users that are interested in mnist-classification are comparing it to the libraries listed below
- 用Python实现SVM多分类器☆402Updated last year
- 【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…☆206Updated 5 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)☆82Updated 5 years ago
- Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类☆349Updated 4 years ago
- 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☆113Updated 2 years ago
- 决策树分类（ID3，C4.5，CART）☆479Updated last year
- 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☆154Updated 8 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…☆178Updated 6 years ago
- 支持向量机的python实现☆46Updated 9 years ago
- 吴恩达机器学习算法Python实现，附详细的代码注释。☆83Updated 4 years ago
- 决策树、随机森林☆49Updated 6 years ago
- 图像二分类问题 猫狗大战 pytorch CNN☆133Updated 6 years ago
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯☆730Updated 5 years ago
- [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩☆45Updated 6 years ago
- 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
- 利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性☆14Updated 4 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…☆143Updated 3 years ago
- 支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类☆31Updated 8 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
- 感知器、贝叶斯分类、决策树分类、K最近邻法、逻辑回归、支持向量机...☆128Updated 10 years ago
- 八种最常用的GAN生成式对抗网络代码框架☆66Updated 6 years ago
- 使用HOG+SVM进行图像分类☆164Updated 6 years ago
- 基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法☆40Updated 6 years ago
- 基于无监督学习，无需训练，先使用SIFT算法提取图像特征，再使用KMeans聚类算法进行图像分类，速度非常快，精度还在提高。☆131Updated 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
- 该工程基于Python3.6，tensorflow1.6。主要是对tensorflow框架进行认识，实践和应用，快速掌握tf在深度学习上的使用，包括线性模型，minist数据集分类，Tensorboard，CNN，LSTM，图像识别网络inception-v3，多任务学习以…☆70Updated 5 years ago
- 实验源代码-----基于随机森林的气温预测☆42Updated 4 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
- 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
- 2019春哈工大模式识别与深度学习实验☆94Updated 5 years ago