集合了使用Python的机器学习相关的代码和数据。
Python机器学习基础相关的小笔记
- numpy_random: numpy随机抽样
- pandas_vs_base_R: pandas与R基础方法比较
- pandas_vs_dplyr: pandas与dplyr方法比较
- numpy_array_creation: numpy数组的构建
机器学习相关的代码片段
- linear_regression_gd: 基于梯度下降的线性回归模型
- logitstic_regression_gd: 基于梯度下降的逻辑回归模型
- lr_q-learning: 增强学习: Q-Learning
深度学习相关的代码片段
- add_seq2seq: 基于Sequence-to-Sequence模型实现的字符串序列数字相加
- lstm_time_step_model: 基于时间步的LSTM时序模型
- encoder-decoder_seq2seq_model: 基于Eecode-Decoder框架的Seq2Seq模型
- num_ops_image: 基于卷积模型的数字与操作符图像识别模型
自然语言处理相关
- text_classification: 文本分类模型
- text_classification_with_doc2vec: 基于doc2vec的文本分类模型
- test_cluster_topic: 文档聚类与主题提取
基于卷积网络的验证码识别
基于Seq2Seq模型实现自动对下联
员工离职预测模型