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机器学习纯算法实现。持续更新

Primary LanguageJupyter Notebook

machine_learning_notebook

机器学习算法代码实现和数据集

Catalogs:

  • KNN-Classification.ipynb : 基于 k-Nearest Neighbor 算法,实现对于鸢尾花分类
  • KNN-Regression.ipynb : 基于 k-Nearest Neighbor 算法,根据数据集中前者三个属性来预测最后一个属性
  • LR-LeastSquareMethod.ipynb : 基于 Linear Regression 最小二乘法预测房屋价格
  • LR-GradientDescent.ipynb : 基于 Gradient Descent 梯度下降与迭代预测房屋价格,包含对数据的标准化处理
  • LogisticRegression.ipynb 基于 Logistic Regression 逻辑斯蒂回归对鸢尾花分类
  • KMeansClustering.ipynb 基于 K-means clustering 算法,实现对消费者的聚类
  • Perception.ipynb 基于 Perception 感知器算法实现鸢尾花二分类
  • DecisionTreeID3.ipynb 基于 Decision Tree ID3 算法实现贷款风险审批
  • Watch.ipynb 测试文件