文件名称：Python-常用机器学习的算法简洁实现
文件大小：62KB
文件格式：ZIP
更新时间：2022-08-30 20:21:04
Python开发-机器学习
常用机器学习的算法简洁实现
【文件预览】：
Machine-Learning-From-Scratch-master
----naive_bayes()
--------README.md(461B)
--------naive_bayes.py(3KB)
----support_vector_machine()
--------svm_example.py(1KB)
--------svmModel.py(6KB)
--------README.md(364B)
--------kernels.py(644B)
----k_nearest_neighbors()
--------knnModel.py(1KB)
--------knnExample.py(744B)
--------README.md(358B)
----xgboost()
--------xgboost_example.py(2KB)
--------xgboost_model.py(4KB)
--------README.md(352B)
--------__pycache__()
----utils()
--------misc.py(4KB)
--------data_manipulation.py(5KB)
--------data_operation.py(2KB)
--------__init__.py(85B)
--------kernels.py(398B)
--------__pycache__()
--------loss_functions.py(1KB)
----TempLinkoping2016.txt(6KB)
----pca()
--------pca.py(2KB)
--------README.md(340B)
----linear_regression()
--------linear_regression.py(4KB)
--------README.md(366B)
----logistic_regression()
--------logistic_regression.py(2KB)
--------README.md(370B)
----random_forest()
--------README.md(381B)
--------__pycache__()
--------random_forest_model.py(4KB)
--------random_forest_example.py(808B)
----README.md(956B)
----gradient_boosting_decision_tree()
--------gbdt_model.py(5KB)
--------README.md(434B)
--------__pycache__()
--------gbdt_classifier_example.py(936B)
--------gbd_regressor_example.py(2KB)
----decision_tree()
--------decision_tree_model.py(11KB)
--------README.md(464B)
--------__pycache__()
--------decision_tree_classifier_example.py(925B)
--------decision_tree_regressor_example.py(2KB)