https://github.com/lining0806/machinelearningalgorithm
一些常用的机器学习算法实现
https://github.com/lining0806/machinelearningalgorithm
apriori desiciontree keras logisticregression naivebayes regression sklearn tensorflow viterbi
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一些常用的机器学习算法实现
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/lining0806/machinelearningalgorithm
- Owner: lining0806
- Created: 2016-10-13T08:35:30.000Z (over 8 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2018-04-19T03:50:23.000Z (about 7 years ago)
- Last Synced: 2025-01-31T02:22:12.537Z (3 months ago)
- Topics: apriori, desiciontree, keras, logisticregression, naivebayes, regression, sklearn, tensorflow, viterbi
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 28.6 MB
- Stars: 92
- Watchers: 6
- Forks: 51
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
### 1. [概率统计中常见概念总结](./math_notes/README.md)
* 总体均值、总体方差
* 样本均值、样本方差
* 无偏估计、有偏估计
* 样本标准差
* 样本协方差、协方差矩阵
### 2. 一些常用的机器学习算法理论及实现
#### 算法理论包括:
* 《统计学习方法》学习总结
#### 算法实现包括:
* Apriori 算法
* DesicionTree 算法
* HMM模型 Viterbi 算法
* 针对文本分类的 NaiveBayes 算法
* 针对文本分类的 LogisticRegression 算法
* 线性回归算法:
* 标准的线性回归
* 局部加权线性回归
* 岭回归#### 结果示例:


### 3. 一些常用的机器学习框架
#### 框架包括:
* Keras [[1](./ml_notes/Keras/深度学习之Keras入门.md)]
* TensorFlow [[1](./ml_notes/TensorFlow/深度学习之TensorFlow环境搭建.md)] [[2](./ml_notes/TensorFlow/深度学习之TensorFlow入门.md)]
* sklearn [[1](./ml_notes/sklearn/sklearn使用总结.md)]
#### 项目包括:
* [掌握这10个项目](./ml_notes/Projects/掌握这10个项目.md)