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YEN-GitHub/MachineLearning_BasicAlgorithm: 保存个人机器学习代码,包含:决策树、K ...

原作者: [db:作者] 来自: 网络 收藏 邀请

开源软件名称(OpenSource Name):

YEN-GitHub/MachineLearning_BasicAlgorithm

开源软件地址(OpenSource Url):

https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearning_BasicAlgorithm

开源编程语言(OpenSource Language):

Python 100.0%

开源软件介绍(OpenSource Introduction):

MachineLearningDemo

保存个人机器学习代码,对应博客专栏 :http://blog.csdn.net/YEN_CSDN/article/category/6725711

算法列表:

决策树算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/Decision_Tree

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79012871

KNN算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/K-NearestNerghbor

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79022831

SVM算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/SVM

博客及结果(linear separable):http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79033742

博客及结果(linear inseparable):http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79043192

神经网络算法:

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79063768

简单线性回归算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/SimpleLinearRegression

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79074288

多元线性回归算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/MultipleRegression

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79086067

非线性回归-逻辑回归算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/LogisticRegression

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79095362

回归中的相关性和R平方值算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/CorrelationCoefficient

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79105846

Kmeans算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/Kmeans

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79114677

Hierarchical clustering层次聚类算法:

代码及数据:https://github.com/YEN-GitHub/MachineLearningDemo/tree/master/HierarchicalClustering

博客及结果:http://blog.csdn.net/yen_csdn/article/details/79119777




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