文件名称:
CMU机器学习：CMU机器学习课程的提交代码-源码
开发工具:
文件大小: 11kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：10601_代码
这些是为卡耐基梅隆大学2020年Spring机器学习课程生成的代码。整个代码是通过numpy库完成的，并且在任何地方都不会使用scikitlearn / keras / pytorch。 所有模型都是从头开始构建的。 以下是使用的代码：
决策树桩算法：Decisionstump.py
决策树算法：用于计算Gini增益的inspection.py和用于具有二进制属性的实际决策树回归的Decisiontree.py
Logistic回归：feature.py用于生成逻辑回归的稀疏矩阵，而lr.py用于生成实际logistic回归
神经网络：与随机梯度下降一起使用的Neuronet.py
语音标记的隐马尔可夫模型：learnhmm.py计算模型的参数，而forwardbackward.py实际预测语音标记的部分
强化学习：使用线性函数逼近通过q学习解决OpenAI提供的
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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