文件名称：ml-cookbook:机器学习深度学习模板
文件大小：353KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 14:08:56
learning machine templates JupyterNotebook
ML菜谱 由@ 5x12制作 信息 ML-Cookbook是一个包含监督学习算法模板的存储库。 如下面的“算法列表”所示，通过回归和分类将算法划分。 如何使用 每种算法均在Jupyter Notebook中按适当的说明分为不同的部分。 除数据输入和输入/目标变量定义外，无需调整任何部分。 请注意，所有算法都以一个数据集为例。 因此，在某些算法中，在这种情况下合适或适当的输入变量和目标变量的质量可能非常低。 算法清单 分类 神经网络分类器 线性支持向量机（LSVM） 逻辑回归 多类别分类 内核支持向量机（SVM） 决策树 朴素贝叶斯分类器 随机森林 回归 神经网络回归器 岭回归 套索回归 多项式回归 线性回归
【文件预览】：
ml-cookbook-master
----Classification()
--------random_forests.ipynb(3KB)
--------neural_networks_classifier.ipynb(194KB)
--------linear_svm.ipynb(13KB)
--------naive_bayes_classifiers.ipynb(3KB)
--------kernelized_svm.ipynb(10KB)
--------logistic_regression.ipynb(5KB)
--------decision_trees.ipynb(3KB)
--------gradient_boosted_decision_trees.ipynb(4KB)
----Regression()
--------ridge_regression.ipynb(6KB)
--------linear_regression.ipynb(335KB)
--------lasso_regression.ipynb(6KB)
--------linear_vs_ polynomial_regressions.ipynb(7KB)
--------neural_networks_regressor.ipynb(6KB)
----README.md(1KB)
----.gitattributes(66B)