Scikit学习教程 一组用于scikit学习自学习的示例。 工作正在进行中... 本教程正在创建中。 还没结束 如何衡量模型性能 标准指标精度，召回率，F1指标- 该示例显示了如何计算基本分类器度量值，例如精度，召回率，f1 文件： 精确召回曲线 示例说明了如何在理想的随机情况下解释精确调用曲线。 如果两个模型的曲线看起来相似该怎么办。 文件： 开发环境 python> 3.6 吹牛 sklearn> 0.21.3

libsvm分类和回归GUI版本，及其使用介绍文档

支持向量机是机器学习领域的研究热点之一,其理论基础是统计学习理论.该文严谨且通俗地描述了这一理论的概貌,并提出有附加信息的统计学习理论的设想.

Python极限学习机（ELM） Python极限学习机（ELM）是一种用于分类/回归任务的机器学习技术。 免费软件：BSD许可证 文档： : 。 特征 ELM内核 ELM随机神经元 ML工具

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C++实现机器学习决策树算法CART(Classification And Regression Trees, 即分类回归树).同样实现了剪枝算法用于解决决策树会产生过拟合的情况.代码干净,整洁,有注释可直接使用.

基于MATLAB的BP神经网络分类回归程序

本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI

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