机器学习算法的公式推导以及numpy实现

上传者: bala5569 | 上传时间: 2022-05-30 09:09:38 | 文件大小: 11.33MB | 文件类型: ZIP
对目前主流的机器学习算法进行公式推导、问题分析以及代码实现(主要基于numpy),持续更新(下面链接如果加载不出来,对应内容可在notebooks文件夹下找到): 01_线性模型_线性回归 01_线性模型_线性回归_正则化(Lasso,Ridge,ElasticNet) 02_线性模型_逻辑回归 03_二分类转多分类的一般实现 04_线性模型_感知机 05_线性模型_最大熵模型 06_优化_拟牛顿法实现(DFP,BFGS) 07_01_svm_硬间隔支持向量机与SMO 07_02_svm_软间隔支持向量机 07_03_svm_核函数与非线性支持向量机 08_代价敏感学习_添加sample_weight支持 09_01_决策树_ID3与C4.5 09_02_决策树_CART 10_01_集成学习_简介 10_02_集成学习_boosting_adaboost_classifier 10_03_集成学习_boosting_adaboost_regressor 10_04_集成学习_boosting_提升树 10_05_集成学习_boosting_gbm_

文件下载

资源详情

[{"title":"( 385 个子文件 11.33MB ) 机器学习算法的公式推导以及numpy实现\n\n","children":[{"title":"hidden_markov_model_test1.py <span style='color:#111;'> 409B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"semi_gaussian_naive_bayes_classifier_test.py <span style='color:#111;'> 400B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"hidden_markov_model_test2.py <span style='color:#111;'> 664B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"lda_test.py <span style='color:#111;'> 301B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gmm_cluster_test.py <span style='color:#111;'> 269B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多,未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明