MachineLearning

机器学习常用算法代码总结整理，对于算法实现部分，在相应目录中都包含有源码和数据以及测试实例，内容正在不断完善中！如有错误，还望读者指出，非常感谢，若您觉得对你有帮助，可以在右上角给个star哈(#^.^#)。

Contents

算法部分目前主要包含如下部分：

• Logistic Regression (二分类): 包含数据集和源码。
• Decision Tree: 决策树，
• ROC: 用于绘制ROC曲线，
• Naive Bayes：朴素贝叶斯，
• K-NearestNeighbor：K最近邻算法，
• K-Means均值聚类
• Adaboost组合算法
• mRMR特征选择方法，
• 机器学习算法代码使用汇总