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GitHub - lining0806/MachineLearningAlgorithm: 一些常用的机器学习算法实现
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lining0806/MachineLearningAlgorithm

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1. 概がい率りつ统计中ちゅう常つね见概念がいねん总结

  • 总体均ひとし值、总体方かた差さ

  • 样本均ひとし值、样本方かた差さ

  • 无偏估计、有ゆう偏へん估计

  • 样本标准差さ

  • 样本协方差さ、协方差さ矩のり阵

2. 一些常用的机器学习算法理论及实现

算さん法理ほうり论包括ほうかつ：

  • 《统计学がく习方法ほう》学がく习总结

算法さんぽう实现包括ほうかつ：

  • Apriori 算法さんぽう

  • DesicionTree 算法さんぽう

  • HMM模型もけい Viterbi 算法さんぽう

  • 针对文ぶん本分ほんぶん类的 NaiveBayes 算法さんぽう

  • 针对文ぶん本分ほんぶん类的 LogisticRegression 算法さんぽう

  • 线性回かい归算法ほう：

    • 标准的てき线性回かい归

    • 局部きょくぶ加か权线性せい回かい归

    • 岭回归

结果示しめせ例れい：

image

image

3. 一些常用的机器学习框架

框かまち架か包括ほうかつ：

  • Keras [1]

  • TensorFlow [1] [2]

  • sklearn [1]

项目包括ほうかつ：

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一些常用的机器学习算法实现

Topics

tensorflow sklearn keras regression apriori naivebayes viterbi logisticregression desiciontree

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