Python 用于实时分类的ML算法

1.使用Python实现基本的决策树算法；2.主要使用pandas的DataFrame实现；3.为防止过度拟合，在小于20个记录时，直接选取记录中最多类别；3.没有画决策树图

基于 Python 实践感知器分类算法

基于梯度下降分类婚恋配对系统

1.logistic回归定义 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同,都具有 w‘x

深度信念网络分类算法,内含受限玻尔兹曼机训练、BP分类微调拟合,最终完成深度信念网络分类算法的训练。算法以Python语言完成,包含多个子文件,全部写入该word文档。文档注释详细,适合学习。

分类模板用于图像分类

适用于DS和ML的Python训练营

适用于数据科学和ML的python

Python机器学习游乐场 Python机器学习,第三版。 目录和代码笔记本 有用的安装和设置说明可在的找到。 请注意,这些只是本书随附的代码示例,为方便起见,我们将其上载; 请注意,如果没有公式和描

python-sklearn-classifier-cookiecutter 应用程序的模板,演示了分类器的用法。 使用这个模板 cookiecutter gh:Microsoft/python-sk