Alternatives and similar repositories for mnist-classification:

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  用Python实现SVM多分类器
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  ☆206Updated 5 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
  ☆113Updated 2 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
  ☆478Updated last year
• CHNicelee / HOG_SVM
  使用HOG+SVM进行图像分类
  ☆163Updated 6 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆46Updated 9 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆135Updated 2 years ago
• RobinLuoNanjing / MachineLearning_Ng_Python
  吴恩达机器学习算法Python实现，附详细的代码注释。
  ☆84Updated 4 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆347Updated 4 years ago
• ChileWang0228 / DeepLearningTutorial
  深度学习代码
  ☆132Updated 5 years ago
• ice-tong / ML_demo
  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
• 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
• wrayzheng / gmm-em-clustering
  高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现。
  ☆198Updated 6 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆21Updated 5 years ago
• SmallVagetable / machine_learning_python
  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
  ☆729Updated 5 years ago
• serryuer / minst-classification
  基于Pytorch实现AlexNet\RestNet34，手写数字识别
  ☆21Updated 2 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 years ago
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  ☆1,328Updated 5 years ago
• nndl / nndl-exercise-ans
  Solutions for nndl/exercise
  ☆112Updated 4 years ago
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  ☆51Updated 6 years ago
• shoucangjia1qu / ML_gzh
  常用机器学习算法的简单手写实现，帮助更好理解算法
  ☆70Updated 2 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…
  ☆142Updated 3 years ago
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  Autoencoders in PyTorch
  ☆100Updated 5 years ago
• lxztju / pytorch_classification
  利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码
  ☆1,413Updated 2 years ago
• rocketeerli / PatternRecognitionAndDeepLearning-Lab
  2019春哈工大模式识别与深度学习实验
  ☆94Updated 5 years ago
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  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 4 years ago
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  深度学习笔记
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