参考 机器学习实战 一书,从零实现了一些基础机器学习算法,包括:
- k近邻算法(KNN)
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- 逻辑回归
- AdaBoost元算法
- 线性回归
- 局部加权线性回归
- 岭回归
- 树回归
- k均值聚类(K-Means)
- Apriori关联分析
- 主成分分析(PCA)
- 奇异值分解(SVD)
- 计算图的简单实现
模型的接口设计参照了 keras,主要包括 fit
、predict
、evaluate
等接口,分别用于模型的训练、预测、评估。
每个数据集均可以通过如下方式载入数据:
from datasets import some_dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = some_dataset.load_data()