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watermelon-lee/machine-learning-algorithms-implemented-by-python: 《统计学习方法 ...

原作者: [db:作者] 来自: 网络 收藏 邀请

开源软件名称(OpenSource Name):

watermelon-lee/machine-learning-algorithms-implemented-by-python

开源软件地址(OpenSource Url):

https://github.com/watermelon-lee/machine-learning-algorithms-implemented-by-python

开源编程语言(OpenSource Language):

Python 100.0%

开源软件介绍(OpenSource Introduction):

对于《统计学习方法》中部分算法模型的实现

Mnist数据集在Mnist文件夹中,是压缩包形式,需要解压。

算法都有详细的解读,对于书中对应公式也都有部分标注出来,易于阅读。如果可以帮助到你,也希望可以点个star啦~

像这样:

甚至是这样:

已完成

分类模型:

对Mnist二分类:
  1. 感知机
  2. 逻辑回归
  3. SVM
  4. Adaboost(提升树)
对Mnist多分类:
  1. KNN
  2. 朴素贝叶斯
  3. 决策树

回归模型:

  1. 梯度提升树(GBDT)(包含了回归树的实现)(波士顿房价数据集)文章地址

中文分词:

  1. 隐马尔可夫模型(中文分词,人民日报1998语料库)文章地址

聚类:

  1. 层次聚类(hierarchical_clustering)与K-means(对鸢尾花数据进行聚类)

降维:

  1. PCA(基于svd奇异值分解)

参数估计:

  1. GMM(EM算法应用)



鲜花

握手

雷人

路过

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