文件名称：机器学习：我的博客和机器学习代码。 http：//cnblogs.compinard
文件大小：6.2MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-25 03:56:52
algorithms scikit-learn machinelearning reinforcementlearning scikit-learnJupyterNotebook
刘建平Pinard的博客配套代码 刘建平Pinard 之前不少朋友React我博客中的代码都是连续的片段，不好学习，因此这里把文章和代码做一个整理。代码有部分替换网络，已加上相关方版权信息。部分为自己原创，已加上我的版权信息。 目录 注意 2016-2017年写的博客使用的Python版本是2.7，2018年因为TensorFlow对Python3的一些要求，所以写博客使用的Python版本是3.6。少部分2016，2017年的博客代码无法找到，重新使用Python3。 6运行过上传，因此可能会出现和博客中的代码稍有替代的地方，主要涉及到print的语法和范围的用法，若遇到问题，稍稍修改即可运
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machinelearning-master
----mathematics()
--------mcmc_2.ipynb(109KB)
--------mcmc_3_4.ipynb(87KB)
--------random_data_generation.ipynb(158KB)
----assert()
--------invoice.bmp(80KB)
--------invoice_ali.bmp(80KB)
----natural-language-processing()
--------hash_trick.ipynb(3KB)
--------hmm.ipynb(9KB)
--------word2vec.ipynb(7KB)
--------english_digging.ipynb(4KB)
--------chinese_digging.ipynb(13KB)
--------lda.ipynb(19KB)
--------nmf.ipynb(2KB)
--------tf-idf.ipynb(4KB)
----LICENSE(1KB)
----reinforcement-learning()
--------sarsa_windy_world.py(4KB)
--------policy_gradient.py(5KB)
--------nature_dqn.py(7KB)
--------a3c.py(9KB)
--------q_learning_windy_world.py(4KB)
--------dqn.py(5KB)
--------duel_dqn.py(7KB)
--------ddqn_prioritised_replay.py(12KB)
--------ddpg.py(7KB)
--------introduction.py(11KB)
--------actor_critic.py(7KB)
--------ddqn.py(7KB)
----ensemble-learning()
--------adaboost-classifier.ipynb(112KB)
--------gbdt_classifier.ipynb(18KB)
--------xgboost-example.ipynb(15KB)
--------random_forest_classifier.ipynb(16KB)
----classic-machine-learning()
--------fp_tree_prefixspan.ipynb(10KB)
--------svm_classifier.ipynb(238KB)
--------dbscan_cluster.ipynb(161KB)
--------ridge_regression.ipynb(43KB)
--------knn_classifier.ipynb(143KB)
--------spectral_cluster.ipynb(5KB)
--------kmeans_cluster.ipynb(481KB)
--------matrix_factorization.ipynb(470KB)
--------lle.ipynb(482KB)
--------bpr.ipynb(687KB)
--------decision_tree_classifier.ipynb(168KB)
--------linear-regression.ipynb(52KB)
--------lda.ipynb(222KB)
--------native_bayes.ipynb(2KB)
--------regression_production_example.ipynb(72KB)
--------birch_cluster.ipynb(118KB)
--------decision_tree_classifier_1.ipynb(168KB)
--------ridge_regression_1.ipynb(5KB)
--------pca.ipynb(76KB)
----data()
--------train_modified.zip(249KB)
--------nlp_test0.txt(392B)
--------CCPP.zip(3.5MB)
--------nlp_test2.txt(264B)
----.gitignore(6B)
----model-in-product()
--------sklearn-jpmml()
--------tensorflow-java()
----readme.md(20KB)