Python3机器学习实战
为机器学习的入门者**提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。只要数据格式和例子的中的一样,程序可灵活调用。
入门篇
- Linear Regression (线性回归)
- 实例:波士顿房屋价格预测
- Logistic Regression (逻辑回归)
- 实例:心脏病预测
- Softmax Regression (Softmax 回归)
- 实例:鸢尾花分类
- Kmeans++ Cluster (K均值++ 聚类)
- 实例:葡萄酒聚类
初级篇
- 理论推导
- 实例
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北京市Pm2.5预测
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成年人收入分类&Mnist手写数字识别&心脏病预测
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中级篇(集成方法)
待更新算法:CNN,RNN,NLP,强化学习等。
- 项目地址:https://github.com/Anfany/Machine-Learning-for-Beginner-by-Python3
- Kaggle比赛交流QQ群:226572896
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