Python_Implementation_of_Traditional_Machine_Learning_Algorithms:这是一种尝试总结我在研究生院学
机器学习算法 Python实现了不同的传统机器学习方法。 依存关系 此项目需要python和以下python库。 大熊猫 麻木 海生的 matplotlib scikit学习 它还需要可以打开和执行Jupyter Notebook的软件。 安装 克隆仓库或使用URL下载: : 从网上为每个jupyter笔记本文件下载相应的必要数据。 导航到包含相应笔记本的目录。 运行以下命令: jupyter notebook 这将在网络浏览器上打开一个标签。 单击与您要探索的机器学习方法相对应的笔记本文件。 数据 此项目中使用了几个数据集。 以下是随时间更新的列表。 线性回归- 多项
文件列表
Python_Implementation_of_Traditional_Machine_Learning_Algorithms-master.zip
(预估有个14文件)
Python_Implementation_of_Traditional_Machine_Learning_Algorithms-master
Supervised_Methods
Linear_Regression
Source_Codes
Linear_Regression_on_California_Housing_Data.ipynb
2.15MB
Decision_Trees
Classification_with_Continuous_Features.ipynb
27KB
Support_Vector_Machines
Soft_and_Hard_Margin_SVM_in_Primal_Form_Gradient_Descent.ipynb
83KB
SVM_on_Linearly_Separable_Data_with_Gradient_Descent.ipynb
10KB
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