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分享一个github机器学习模型和算法代码库

分享一个github机器学习模型和算法代码库

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编辑: mb5fd86ddc9c8d5
信息来源: 51CTO博客
更新日期: 2021-04-07 19:18:28
摘要

最近在搜集整理一些机器学习与深度学习方面的算法与代码,无意中在github上找到一个叫ML-From-Scratch的算法资源库,其目前已获得上万的star。该资源库包含十几种机器学习模型和算法的Python实现,同时提供机器学习小项目,旨在涵盖从数据挖掘到深度学习的所有内容。所有算法和项目均通过python实现并提供完整代码。算法部分监督学习Adaboost贝叶斯回归决策树正则化回归梯度提升K-

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最近在搜集整理一些机器学习与深度学习方面的算法与代码,无意中在github上找到一个叫ML-From-Scratch的算法资源库,其目前已获得上万的star。该资源库包含十几种机器学习模型和算法的Python实现,同时提供机器学习小项目,旨在涵盖从数据挖掘到深度学习的所有内容。所有算法和项目均通过python实现并提供完整代码。


算法部分


监督学习


  • Adaboost

  • 贝叶斯回归

  • 决策树

  • 正则化回归

  • 梯度提升

  • K-近邻

  • Lasso 回归

  • 线性判别分析

  • 线性回归

  • Logistic回归

  • 多层感知机

  • 神经网络的粒子群优化算法

  • 朴素贝叶斯

  • 支持向量机

  • 随机森林

  • xgboost         

无监督学习
  • Apriori

  • 自编码器

  • DBSCAN

  • FP-增长

  • 高斯混合模型

  • 生成对抗网络

  • 遗传算法

  • K均值

  • 主成分分析

  • 受限制的玻尔兹曼机器

强化学习深度强化学习
深度学习神经网络介绍神经网络各网络层卷积神经网络循环神经网络


项目部分


一、多项式回归

二、CNN对数字数据集进行分类

三、基于密度的聚类

四、生成手写数字

五、深度强化学习

六、RBM的图像重建

七、进化神经网络

八、遗传算法

九、关联分析


标签: Java
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