Using Python to implement Machine Learning Algorithms 一些经典机器学习算法的python实现，目前仍在持续补充； 内容简介 机器学习算法 监督学习: 线性回归 采用batch，mini_batch, sgd三种梯度优化方法，实现线性回归。 局部加权回归 线性回归算法的扩展，目标函数是加权的最小二乘。 逻辑回归 采用梯度下降，牛顿法两种优化方法，实现逻辑回归。 高斯判别分析 支持向量机 采用核技法，基于smo论文伪码实现对线性数据以及非线性数据的分类。 集成算法 主要实现了Cart树(无剪枝), 随机森林, 未来待补充GBDT/Adaboost。 隐马尔科夫 ... 无监督学习: [Kmeans] [高斯混合模型] ... 可视化效果图 Example: 逻辑回归
