【文件属性】：
文件名称：more-ML-algorithm:有更多的机器学习算法
文件大小：15.85MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 08:35:33
JupyterNotebook
more-ML-algorithm
这里使用python3语言实现基本machine learning的算法，IDE为jupyter notebook
ch01 : 一元线性回归
一元线性回归.ipynb ：一元线性回归算法的实现
详解：
ch02 : 多元线性回归
多元线性回归-LY.ipynb：多元线性回归算法的实现
utilsLY.py，多项式回归-LY.ipynb：多项式回归算法的实现
详解：
ch03 : 逻辑回归
逻辑回归-LY.ipynb ：逻辑回归算法的实现
详解：
ch04 : 神经网络
NeuralNetwork.ipynb ：神经网络算法的实现
详解：
ch05 : 机器学习系统设计
diagnoseLY.ipynb ：机器学习系统设计的实现
ch06 : SVM
linear.ipynbb ：基于线性
【文件预览】：
more-ML-algorithm-master
----ch01SimpleLiR()
--------data()
--------一元线性回归.ipynb(157KB)
----ch05DesignML()
--------.ipynb_checkpoints()
--------data()
--------diagnoseLY.ipynb(78KB)
----ch03LogisticR()
--------逻辑回归-LY.ipynb(148KB)
--------data()
----ch06SVM()
--------.ipynb_checkpoints()
--------multi-classes.ipynb(123KB)
--------non-linear.ipynb(59KB)
--------linear.ipynb(39KB)
----ch02MulLiR()
--------utilsLY.py(3KB)
--------data()
--------多元线性回归-LY.ipynb(239KB)
--------调整参数的图片(房价)()
--------多项式回归-LY.ipynb(54KB)
----README.md(2KB)
----ch10RecommendSystem()
--------.ipynb_checkpoints()
--------data()
--------recommend_system.ipynb(13KB)
----ch04NeuralNetwork()
--------data()
--------NeuralNetwork.ipynb(33KB)
----ch07k-means()
--------.ipynb_checkpoints()
--------data()
--------k-means.ipynb(16KB)
----ch09AnomalyDetection()
--------.ipynb_checkpoints()
--------anomaly detection.ipynb(58KB)
--------data()
----ch08pca()
--------.ipynb_checkpoints()
--------PCA.ipynb(42KB)