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100-days-of-ml-code

100-Days-Of-ML-Code中文版

apple

classification

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...

exercise

exercise for nndl

ga-svm

使用libsvm和遗传算法优化支持向量机的cost和gamma参数

gaogao_mylab

some code

lstm

基于LSTM神经网络的时间序列预测

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 Tree 决策树 | Random Forest 随机森林 | DBDT | GDA 高斯判别分析 | PCA 主成分分析 | LDA 线性判别分析

machine-learning-for-beginner-by-python3

为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。

ml-experiments

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。

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）

nndl.github.io

《神经网络与深度学习》 邱锡鹏著 Neural Network and Deep Learning

predict-the-rent-probability-of-a-room

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

pycobra

python library implementing ensemble methods for regression, classification and visualisation tools including Voronoi tesselations.

rabbit

deep learning and others

radar_soil_moisture_retrieval

Compare output of a radar retrieval of soil moisture to ground truth points

regression-prediction-algorithms

使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM, SARIMA and other algorithms are used for regression prediction of time series. In addition, a variety of combination methods are used to forecast the output of the above algorithms.

soil-moisture

this is ensemble learning of soil moisture

soil-moisture-

support_vector_regression

林轩田--机器学习技法--SVM笔记6--支持向量回归（Support+Vector+Regression）

svm

支持向量机的python实现

text-classification-pytorch

CNN BiGRU ensembled-method

textclf

TextClf ：基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架，包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型，通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。