微信公众号上看到公众号机器学习实验室
的系列文章 Python 机器学习算法实现, 感觉非常好,就学习学习吧!
PS: GitHub, luwill / Machine_Learning_Code_Implementation
除最后一节总结之外,一共 29 种算法的实现:
PS: 部分章节的算法实现并非完全是纯手动实现,而是使用了一些第三方库,这些章节进行了标黄,并对调用库的情况作了备注。
- 线性回归
- 逻辑回归
- K 近邻
- 决策树之 ID3 算法
- 决策树之 CART 算法
- 感知机
- 神经网络
- 线性可分支持向量机
- 线性支持向量机cvxopt
- 线性不可分支持向量机
- 朴素贝叶斯
- 贝叶斯网络pgmpy
- Lasso 回归
- Ridge 岭回归
- GBDT
- Adaboost
- XGBoost
- LightGBM
- CatBoostcatboost
- 随机森林
- 最大熵shāng模型maxentropy
- EM 算法
- CRF 条件随机场
- HMM 隐马尔可夫模型
- kmeans 聚类
- PCA 降维
- LDA 线性判别分析
- 奇异值分解 SVD
- 马尔可夫链蒙特卡洛
- 系列总结与感悟