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Machine-Learning-for-Beginner-by-Python3
为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。
Machine-Learning-
使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
StochasticSubspaceIdentification
Stochastic Subspace Identification (SSI) method for Modal indentification，随机子空间法模态识别
Ordinal-patterns-based-analysis
Ordinal-patterns-based analysis toolbox (permutation entropy, robust permutation entropy, conditional entropy of ordinal patterns, ordinal distributions)
Sklearn-Ensemble-Learning
sklearn.ensemble中的集成学习算法整理
Ensemble_CNNs
利用Transfer Learning 以及集成学习思想构建的model,在Kaggle DogCat 比赛获得全球TOP1% ,15/1314优异成绩.
ML-Emsembling
集成学习
MICI_8_ensemble-learning
集成学习（八）