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CRF++工具包（Linux&Windows版本）0.53版

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ner_crf ner_crf是Jupyter笔记本，它使用 / 实现，使用条件随机字段（CRF）描述了命名实体识别（NER）。 依存关系 ner_crf用编写，因此在使用python3之前应下载最新版本的python3 。 可以从找到python的下载（建议使用3.5.1版）。 您还需要能够运行Jupyter Notebook（请参阅 ）。 还需要以下python库来运行ner_crf笔记本：

kmapper_law_analysis 使用拓扑数据分析和Mapper算法进行韩国法律数据分析 安装与执行 先决条件 Python（> = 3.6） NumPy Scikit学习 openpyxl 1.克隆 $ git clone https://github.com/zeebraa00/kmapper_law_analysis.git 2.安装软件包 $ pip install numpy $ pip install -U scikit-learn $ pip install openpyxl 3.制作数据的自定义距离矩阵 $ python make_metric.py 我们专注于法律的参照关系。 启动距离矩阵。 （将所有法则之间的距离设置为1。） 扫描朝鲜语先例时，可缩短同一先例中使用的法律之间的距离。 完成的距离矩阵将保存为二进制文件。 （law_data / cus

贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

使用机器学习进行疾病诊断 医疗保健领域的机器学习模型。 乳腺癌检测-使用KNN和SVM 糖尿病发作检测-使用神经网络和网格搜索 角膜动脉疾病（心脏病）诊断-使用神经网络 自闭症谱系障碍（神经发育障碍）诊断-使用简单的神经网络 数据集从UCI机器学习存储库获得。

机器学习模型的python与类库实现 本repo以李航博士的《统计学习方法》为路线，逐章讲解并实现其中所有的算法；从而，再加上常用的机器学习模型，例如GBDT，XGBoost，Light GBM，FM，FFM等，力争将传统的机器学习方法能够融汇互换 :party_popper: 。 统计学习方法｜感知机模型 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ K近邻 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜朴素贝叶斯 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜决策树 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ logistic回归 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 机器学习｜ softmax 模型理论 模型代码实现： 统计学习方法｜最大熵模型 模型理论讲解： 模型代码实现： 统计学习方法｜支持向量机 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜

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