# Machine Learning Base

**Repository Path**: ZHBIT-MachineLearning/Machine-Learning-Base

## Basic Information

- **Project Name**: Machine Learning Base
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 6
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-11-09
- **Last Updated**: 2021-01-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 机器学习
**LinearRegression** 线性回归

- SimpleLinearRegression 一个简单的线性回归模型，自己给出几个数据，进行了一下简单的预测。
- LinearRegression 使用sklearn库中的LinearRegression对数据进行预测。详细介绍可看我[简书](https://www.jianshu.com/p/a360f139b076)

 **LogisticRegression**  逻辑回归

- LogisticRegression 梯度下降算法拟合逻辑回归参数值。
- Titanic 使用sklearn库中的LogisticRegression对数据进行预测。数据来源，kaggle中Titanic的比赛。

 **Neural Network**  神经网络

- NeuralNetwork 神经网络算法
- NNImplementation 调用NeuralNetwork中的算法，查看Neural Network算法实现效果
- HandWritten 调用NeuralNetwork中的算法对sklearn库中的数据load_digits进行预测

 **CollaborativeFiltering**  协同过滤
- 简单的试了一下推荐系统，详细可看我的[简书](https://www.jianshu.com/p/20041e72e9ec)


 **Titanic Machine Learning from Disaster** 

- Titanic Kaggle上的一个比赛，详细可看我[简书](https://www.jianshu.com/p/935bc22157e1)

 **Digit Recognizer** 
- DigitRecognizer 手写数字识别


 **The segmentation of data sets and the accuracy of AUC were evaluated** 数据集分割方法和画出ROC并计算AUC、查全率等值
- Second_Model  求各个学习模型的性能好坏比较方法
- Second_Split.py 用movie100当数据集的，各种分割方法

 **Fourth_DecisionTree** ID3决策树
- Fourth_DecisionTree 利用'信息熵'度量样本集合的纯度，给出自己编写的数据，利用数据创建决策树

 **Naive Bayes** 
- Naive Bayes 朴素贝叶斯算法,详细可以看我[简书](https://www.jianshu.com/p/a4ddf754357b)
- watermelon_3 西瓜数据集3.0，在西瓜书P84

**error BackPropagation**
- BP 西瓜书第5章误差逆传播算法，详细可看我[简书](https://www.jianshu.com/p/197ca901c9cf)
- watermelon_3 西瓜数据集3.0，在西瓜书P84

**K-Means
- K-Means K均值算法，详细可看我[简书](https://www.jianshu.com/p/caef1926adf7)
- watermelon_3 西瓜数据集4.0，在西瓜书P202