基本信息
源码名称:十大机器学习熟悉实现稿
源码大小:30.74M
文件格式:.rar
开发语言:Python
更新时间:2023-02-16
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   源码介绍

十大机器学习手写实现稿

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├── ML-Study
│   ├── 01Logist
│   │   ├── MaximumLikelihoodEstimate.py
│   │   ├── log.py
│   │   ├── logist.py
│   │   ├── sigmod_function.py
│   │   ├── softMax.jpg
│   │   ├── test02.py
│   │   ├── testSet.txt
│   │   └── 二次代价函数.gcx
│   ├── 02LineRegression
│   │   ├── 02_回归算法.zip
│   │   ├── 02_家庭用电预测:线性回归算法(时间与电压的多项式关系).ipynb
│   │   ├── BostonHouse
│   │   │   ├── data
│   │   │   │   └── boston_housing.data
│   │   │   └── model
│   │   │       ├── LineRegressionByMyself
│   │   │       │   ├── LineRegressionBHY.py
│   │   │       │   ├── __init__.py
│   │   │       │   └── __pycache__
│   │   │       │       ├── LineRegressionBHY.cpython-36.pyc
│   │   │       │       └── __init__.cpython-36.pyc
│   │   │       ├── bostonModel.py
│   │   │       └── s.model
│   │   ├── BostonHouse.zip
│   │   ├── ex0.txt
│   │   ├── houseLine.py
│   │   ├── housrPrice.csv
│   │   ├── line.py
│   │   └── text.txt
│   ├── 03Knn
│   │   ├── knn.py
│   │   └── test05.py
│   ├── 04DecisionTree
│   │   ├── 03剪枝例.png
│   │   ├── decisionTree.py
│   │   └── test10.py
│   ├── 05Bayes
│   │   ├── Bayes
│   │   ├── Naive_Bayes_classification.ipynb
│   │   ├── bayes.py
│   │   └── bayes_SpamMail.py
│   ├── BinaryTree_2.0.zip
│   ├── EM
│   │   ├── GMM EM.png
│   │   ├── GMM-EM.jpg
│   │   ├── GMM.py
│   │   ├── test06.py
│   │   └── 三硬币模型-EM.JPG
│   ├── HMM
│   │   ├── 1.png
│   │   ├── hmm word2vec.png
│   │   ├── test08.py
│   │   └── viterbi.jpg
│   ├── K-means
│   │   ├── K-means.py
│   │   ├── KMeansParallel说明.docx
│   │   └── KMeans系列.png
│   ├── PCA
│   │   ├── pca.py
│   │   └── testSet.txt
│   ├── SVM
│   │   ├── IMG_3936.JPG
│   │   ├── IMG_3937.JPG
│   │   ├── SVM.png
│   │   └── Suppot_Vecort_Mechine.py
│   ├── StudyCookie
│   │   └── BinaryTree
│   │       ├── findPath.py
│   │       └── tree.jpg
│   ├── ml_map.png
│   └── 集成学习
│       ├── Adaboost
│       │   ├── Adaboost.py
│       │   ├── Adaboost调库.ipynb
│       │   ├── Adaboost二分类.ipynb
│       │   ├── GBDT.png
│       │   └── QQ20181029-0.jpg
│       ├── GDBT
│       │   ├── GBDT实现.ipynb
│       │   ├── GBDT调库.ipynb
│       │   ├── gbdt.pdf
│       │   └── 源码分析.docx
│       ├── LightGBM
│       │   ├── lightGBM.py
│       │   └── lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf
│       ├── RandomFores
│       │   └── 随机森林.ipynb
│       ├── XGBoost
│       │   ├── IMG_3952.JPG
│       │   ├── IMG_3953.JPG
│       │   ├── IMG_3954.JPG
│       │   └── xgboost小结.docx
│       ├── summer.png
│       └── summer2.JPG
└── 十大机器学习手写实现稿_ML-Study.rar

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