GitHub - williamjiamin/Pure_Python_for_DS_ML: Educational all Pure Python code for Data Science & Machine Learning learner

williamjiamin / Pure_Python_for_DS_ML Public

Educational all Pure Python code for Data Science & Machine Learning learner

Notifications

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 59 Commits
.idea		.idea
0.统计学知识补充		0.统计学知识补充
1.寻找及读取数据		1.寻找及读取数据
10.Logistic回归		10.Logistic回归
11.感知器(Perceptron)		11.感知器(Perceptron)
12.分类与决策树(Classification_Decision_Tree)		12.分类与决策树(Classification_Decision_Tree)
13.朴素贝贝叶斯(NaiveBayes)		13.朴素贝贝叶斯(NaiveBayes)
14.KNN算法(K-Nearest_Neighbor)		14.KNN算法(K-Nearest_Neighbor)
15.学习向量量化(Learning_Vector_Quantization)		15.学习向量量化(Learning_Vector_Quantization)
16.人工神经网络与反向传播（Artificial_Neural_Network_Back-Propagation）		16.人工神经网络与反向传播（Artificial_Neural_Network_Back-Propagation）
2.数据预处理		2.数据预处理
3.重抽样方法		3.重抽样方法
4.判断准确性		4.判断准确性
5.混淆矩阵		5.混淆矩阵
6.平均绝对误差与均方根误差		6.平均绝对误差与均方根误差
7.基准模型的建立		7.基准模型的建立
8.线性回归		8.线性回归
9.随机梯度下降		9.随机梯度下降
PlusPlus.Ensemble_Algo		PlusPlus.Ensemble_Algo
X.Kaggle数据用PurePython实战		X.Kaggle数据用PurePython实战
Y.Kaggle_Data		Y.Kaggle_Data
README.md		README.md