文件名称：machine_learning:我参与的非穷举机器学习项目
文件大小：3.12MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-02 12:32:32
JupyterNotebook
machine_learning 我参与的非穷举机器学习项目 1-分类：该项目的目的是实施不同的分类方法，例如Logistic回归，LDA，SVM，... 2-聚类：该项目的目的是实施不同的聚类方法，例如K-Means，聚集聚类，DBSCAN，... 3-降维：该项目的目的是实施两种降维方法：PCA，T-SNE。 4- GMM：该项目的目的是研究高斯混合模型。 5- MOS：该项目的目的是通过使用AIC和BIC进行模型订单选择。 6- NMF：该项目的目的是实施非负矩阵分解。 7-回归：该项目的目的是通过使用不同的正则化项来实现不同的回归方法，例如线性回归，基函数回归和鲁棒回归。
【文件预览】：
machine_learning-main
----Regression.ipynb(147KB)
----GMM.ipynb(379KB)
----Dimension_Reduction.ipynb(153KB)
----NMF.ipynb(1.05MB)
----MOS.ipynb(78KB)
----Classification.ipynb(572KB)
----README.md(930B)
----im_nasa_reduced.jpg(9KB)
----NLS_2.csv(32KB)
----clusterable_data.npy(36KB)
----Clustering.ipynb(1.25MB)
----bank-full.csv(4.4MB)