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Downloads SourceCode Mathimatics-Numerical algorithms DataMining
Title: 机器学习算法实现 Download
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  • Data Mining
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  • 2019-03-21
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  • JermerySun
 Description: Implementing Mainstream Machine Learning Algorithms
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机器学习算法实现\01Python基础及其数学库\5.1.intro.py 16419  2016-11-07

机器学习算法实现\01Python基础及其数学库\5.2.calc_e.py 1285  2016-11-05

机器学习算法实现\01Python基础及其数学库\5.3.class_intro.py 1140  2016-11-07

机器学习算法实现\01Python基础及其数学库\5.4.stat.py 2492  2016-11-07

机器学习算法实现\02Python基础及其机器学习库\6.1.Ensumble.py 439  2016-11-15

机器学习算法实现\02Python基础及其机器学习库\6.2.fft.py 3288  2016-11-15

机器学习算法实现\02Python基础及其机器学习库\6.3.svd.py 1973  2016-11-15

机器学习算法实现\02Python基础及其机器学习库\6.4.convolve.py 1684  2016-11-15

机器学习算法实现\02Python基础及其机器学习库\6.5.image_convolve.py 2651  2016-11-07

机器学习算法实现\03回归实践\8.1.Advertising.py 2573  2016-11-15

机器学习算法实现\03回归实践\8.2.LinearRegression_CV.py 1310  2016-11-15

机器学习算法实现\03回归实践\8.3.Iris_LR.py 3881  2016-11-15

机器学习算法实现\03回归实践\8.4.overfit.py 2432  2016-11-16

机器学习算法实现\04随机森林实践\10.1.Iris_DecisionTree.py 4546  2016-11-20

机器学习算法实现\04随机森林实践\10.2.Iris_DecisionTree_Enum.py 2825  2016-11-20

机器学习算法实现\04随机森林实践\10.3.DecisionTreeRegressor.py 1584  2016-11-20

机器学习算法实现\04随机森林实践\10.4.MultiOutput_DTR.py 1109  2016-11-20

机器学习算法实现\04随机森林实践\10.5.Iris_RandomForest_Enum.py 2850  2016-11-20

机器学习算法实现\05XGBoost\12.1.xgBoost_Intro.py 1444  2016-11-27

机器学习算法实现\05XGBoost\12.2.xgBoost_Predict.py 1110  2016-11-27

机器学习算法实现\05XGBoost\12.3.xgBoost_Wine.py 1383  2016-11-27

机器学习算法实现\05XGBoost\12.4.xgBoost_ReadData.py 1746  2016-11-27

机器学习算法实现\05XGBoost\12.5.Titanic.py 5612  2016-11-28

机器学习算法实现\05XGBoost\12.6.Bagging_intro.py 2084  2016-12-01

机器学习算法实现\06SVM实践\14.1.SVM.intro.py 2993  2016-11-27

机器学习算法实现\06SVM实践\14.2.SVM_draw.py 2649  2016-11-28

机器学习算法实现\06SVM实践\14.3.ClassifierIndex.py 2448  2016-11-28

机器学习算法实现\06SVM实践\14.4.unBalance.py 3074  2016-11-28

机器学习算法实现\06SVM实践\14.5.HandWrittenDigits.py 2817  2016-11-28

机器学习算法实现\06SVM实践\14.6.SVR.py 1487  2016-11-28

机器学习算法实现\06SVM实践\14.7.CV.py 1214  2016-11-28

机器学习算法实现\07聚类实践\16.1.kMeans.py 3939  2016-11-03

机器学习算法实现\07聚类实践\16.2.criteria.py 1363  2016-11-03

机器学习算法实现\07聚类实践\16.3.VectorQuantization.py 2629  2016-12-05

机器学习算法实现\07聚类实践\16.4.AP.py 2025  2016-11-03

机器学习算法实现\07聚类实践\16.5.MeanShift.py 1807  2016-11-03

机器学习算法实现\07聚类实践\16.6.DBSCAN.py 2876  2016-11-03

机器学习算法实现\07聚类实践\16.7.SC.py 1782  2016-11-03

机器学习算法实现\07聚类实践\16.8.SpectralClusterImage.py 1524  2016-12-05

机器学习算法实现\08EM算法实践\18.1.EM.py 3636  2016-12-14

机器学习算法实现\08EM算法实践\18.2.GMM.py 3276  2016-12-14

机器学习算法实现\08EM算法实践\18.3.GMM_Parameter.py 3025  2016-11-03

机器学习算法实现\08EM算法实践\18.4.GMM_Iris.py 3464  2016-12-14

机器学习算法实现\08EM算法实践\18.5.DPGMM.py 3892  2016-11-03

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机器学习算法实现\09朴素贝叶斯实践\20.1.Iris_GaussianNB.py 2653  2016-12-18

机器学习算法实现\09朴素贝叶斯实践\20.2.MultinomialNB_intro.py 954  2016-12-18

机器学习算法实现\09朴素贝叶斯实践\20.3.text_classification.py 5577  2016-12-18

机器学习算法实现\10LDA实践\22.1.LDA_intro.py 2205  2016-12-21

机器学习算法实现\10LDA实践\22.2.netease_news.py 3165  2016-12-21

机器学习算法实现\10LDA实践\22.3.reuters.py 2952  2016-11-03

机器学习算法实现\11HMM实践\24.1.TrainHMM.py 6418  2016-12-21

机器学习算法实现\11HMM实践\24.2.Segmentation.py 7394  2016-12-21

机器学习算法实现\11HMM实践\24.3.jieba_intro.py 383  2016-12-21

机器学习算法实现\11HMM实践\24.4.GMHMM.py 3455  2016-12-21

机器学习算法实现\11HMM实践\24.5.Stock.py 2181  2016-12-21

机器学习算法实现\01Python基础及其数学库 0  2019-03-14

机器学习算法实现\02Python基础及其机器学习库 0  2019-03-15

机器学习算法实现\03回归实践 0  2019-03-14

机器学习算法实现\04随机森林实践 0  2019-03-15

机器学习算法实现\05XGBoost 0  2019-03-15

机器学习算法实现\06SVM实践 0  2019-03-15

机器学习算法实现\07聚类实践 0  2019-03-15

机器学习算法实现\08EM算法实践 0  2019-03-15

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机器学习算法实现 0  2019-03-14

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