文件名称：statlearn:实现统计学习元素中的一些算法的代码
文件大小：14.9MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-23 10:34:02
Python
统计学习 代码实现了 Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman 在的一些算法。 已实现的算法 K-最近邻 多元线性回归 使用 L2 正则化的逻辑回归 具有动量的随机梯度下降 线性判别分析 高斯朴素贝叶斯 具有 L2 正则化的 Sigmoid/整流器神经网络
【文件预览】：
statlearn-master
----linreg.py(2KB)
----lda.py(8KB)
----README.md(510B)
----utils()
--------chi2.py(792B)
--------point.py(120B)
--------activations.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------data.py(933B)
----.gitmodules(106B)
----networks()
--------MNIST_train.csv(73.22MB)
--------MNIST_test.csv(48.75MB)
--------init.yaml(191B)
--------net.csv(235KB)
--------__init__.py(0B)
--------data.py(436B)
--------network.py(3KB)
----optimization()
--------sgd.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
----tests()
--------test_nn.py(1KB)
--------test_lda.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_linreg.py(5KB)
----regression()
--------logreg.py(7KB)
--------data.py(2KB)
----datasets()
--------vowel_explore.py(293B)
--------__init__.py(0B)
----naive_bayes.py(3KB)
----theano_toolkit()
----__init__.py(0B)
----logreg.py(5KB)
----stats.py(2KB)