# MachineLearningNote

**Repository Path**: spring-everyday/MachineLearningNote

## Basic Information

- **Project Name**: MachineLearningNote
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-11-06
- **Last Updated**: 2024-11-06

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# MachineLearningNote

## 因为下面所有的机器学习代码均使用了sklearn，这里也补充了一下Sklearn的学习博客：

- Python机器学习笔记：sklearn库的学习  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10179741.html
- Python机器学习笔记：使用sklearn做特征工程和数据挖掘  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9600298.html
- Python机器学习笔记：Grid SearchCV（网格搜索）  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10422159.html



## 1，logistic Regression 
关于逻辑回归文件夹中的数据和代码，详情请参考博客:
- Python机器学习笔记：Logistic Regression  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10181876.html


## 2，Decision Tree 
关于决策树文件夹中的数据和代码，详情请参考博客:
- python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428494.html
- python机器学习笔记：ID3决策树算法实战     
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10268650.html
- Python机器学习笔记：CART算法实战     
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10361935.html
      
## 3，K-NearestNeighbor（KNN）
关于K近邻文件夹中的代码和数据，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：K-近邻（KNN）算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html

## 4，Naive Bayes
关于朴素贝叶斯文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：朴素贝叶斯算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10560870.html

## 5，K-Means&DBSCAN
关于K-Means&DBSCAN文件夹中的代码和数据，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：K-Means算法，DBSCAN算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/12751033.html

## 6，Ensemble Learning
关于集成学习文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记 集成学习总结  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10917286.html

## 7，One Class SVM
关于单样本分类文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：One Class SVM  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10701708.html

## 8，PCA
关于PCA降维算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：主成分分析（PCA）算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/8032780.html
- Python机器学习笔记：使用scikit-learn工具进行PCA降维 
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10144700.html
  
## 9，LDA
关于LDA降维文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：线性判别分析（LDA）算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10234256.html

## 10，EM（GMM）
关于EM算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- python机器学习笔记：EM算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/12856388.html

## 11，SVM
关于SVM算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：SVM（1）——SVM概述
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9489427.html
- Python机器学习笔记：SVM（2）——SVM核函数 
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/12931799.html
- Python机器学习笔记：SVM（3）——证明SVM  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9436710.html
- Python机器学习笔记：SVM（4）——sklearn实现  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9436710.html
    
## 12，XGBoost
关于XGBoost算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：XgBoost算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9402324.html

## 13，IsolationForest
关于IsolationForest算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：异常点检测算法——Isolation Forest  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10461816.html

## 14，RamdomForest
关于RamdomForest算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：随机森林算法  
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9628303.html


## 15，Local Outlier Factor(LOF)
关于 Local Outlier Factor(LOF) 算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：异常点检测算法——LOF（Local Outiler Factor） 
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/14049195.html


## 16，SVD
关于 SVD 算法文件夹中的代码，详情请参考博客：
- Python机器学习笔记：奇异值分解（SVD）算法
    - 地址：https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10304676.html