CMU机器学习:CMU机器学习课程的提交代码 源码

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Neuro