Python实现线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、K-Means7种机器学习算法的经典案例——亲测可用

01_案例一：EM分类初识及GMM算法实现 02_案例二：GMM算法分类及参数选择案例 03_案例三：GMM的不同参数 04_案例四：EM无监督算法分类鸢尾花数据

机器学习算法笔记.pptx

00_随机森林案例一：宫颈癌预测. 01. Bagging&Boosting算法应用在回归模型中 02_Adaboost案例一：Adaboost分类算法 03_Adaboost案例二：Adaboost API algorithm参数取值比较

EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的Python包 EconML是一个Python软件包，用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺： 在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有效的置信区间 使用统一的API 建立在用于机器学习和数据分析的标准Python软件包的基础上 机器学习的最大希望之一就是在众多领域中自动化决策。 许多数据驱动的个性化决策方案的核心是对异构处理效果的估计：对于具有特定特征集的样本，干预对感兴趣结果的因果关系是什么？ 简而言之，该工具包旨在测量某些治疗变量T对结果变量Y的因果效应，控制一组特征X, W以及该效应如何随X 。 所实施的方法甚至适用于观测（非实验或历史）数据集。 为了使估计结果具有因果关系，有些方法假定没有观察到的混杂因素（即， X,

机器学习算法中自然语言处理常用数据集(新闻数据集news.csv)及jieba_dict字典、停用词等相关文件，包括以下文件 data/news.csv jieba_dict/dict.txt.big jieba_dict/stopwords.txt jieba_dict/stopwords_s.txt

03_案例三：K-Means算法和Mini Batch K-Means算法效果评估.ipynb6.85 kB3 分钟前 02_案例二：K-Means算法和Mini Batch K-Means算法比较.ipynb227 kB3 分钟前 01_案例一：K-Means算法聚类.ipynb

myLearn make:生成可执行文件 demo.sh:调试入口 model.conf:模型参数 从线性到非线性模型 1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归 2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型 3、广义线性模型 4、Fisher线性判别和线性感知机 5、三层神经网络 6、支持向量机 统计概率模型 1、高斯判别分析 2、朴素贝叶斯 3、隐马尔可夫模型 4、最大熵马尔科夫模型 5，条件随机场 6，马尔科夫决策过程 树模型 1、决策树 ID3，C4.5，CART 2、随机森林RF 3、Adaboost 4、GBDT 5、XGboost 6、孤立森林（异常检测） 聚类模型 1、层次聚类 2、原型聚类-K-means 3、模型聚类-GMM 4、EM算法-LDA主题模型 5、密度聚类-DBSCAN 6、图聚类-谱聚类 特征工程 1、特征工程 2、特征提取 3、特

机器学习算法之KNN 2、KNN案例：鸢尾花数据分类

可以用来做回归