文件名称：From-Scratch-ML-Algorithms:在Python中从头开始实现各种机器学习算法
文件大小：114KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-27 02:15:01
machine-learning random-forest linear-regression statistical-learning classification
从零开始的机器学习算法 从头开始在python中实现各种机器学习算法。 内容 这些算法是： 随机森林 AdaBoost 梯度提升 牛顿-拉夫森分类算法 线性回归 依存关系 需要Python> = 3.8，Numpy> = 1.19，scikit-learn> = 0.23。 参考 Hastie，Trevor，Robert，Tibshirani和JH Friedman。 2009年。《统计学习的要素：数据挖掘，推理和预测》。 纽约：施普林格 梯度助推器的代码由我的ML老师FabrícioMurai提供 作者 恩里克·席尔瓦（Henrique Silva）
【文件预览】：
From-Scratch-ML-Algorithms-main
----implementations()
--------IRLS_Classification.py(1KB)
--------Ensemble methods.py(20KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(623B)
----notebooks()
--------Logistic Regression.ipynb(52KB)
--------AdaBoostM1.ipynb(98KB)
--------Ensemble methods.ipynb(33KB)