В репозитории нахoдятся реализации самых распространённых техник машинного обучения и нейронных сетей с помощью самых популярных на данный момент фреймворков.
- Линейная регрессия (с нуля, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Логистическая регрессия (NumPy, scikit-learn, на TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Многоклассовая классификация (с нуля, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Метод k-ближайших соседей (с нуля, scikit-learn)
- Предобработка данных (NumPy & Pandas)
- Регуляризация (с нуля, scikit-learn)
- Оценка моделей (NumPy & scikit-learn)
- Многослойный перцептрон (с нуля, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Свёрточная нейронная сеть (TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Рекуррентная нейронная сеть (TensorFlow, PyTorch, Keras)
- LSTM (TensorFlow, PyTorch, Keras)
- Метод k-средних (с нуля, scikit-learn)
- Q-обучение (с нуля)
Богдан Салып (brairnet)