【推荐】TensorFlow/PyTorch/Sklearn实现的五十种机器学习模型

Contents

• 机器学习

• 线性模型

• 支持向量机

• 集成

• 分解

• 深度学习

• 多层感知

• 卷积网络

• 循环网络

• 自动解码

• 高速公路网络

• 对抗生成网络

• 自然语言处理

• 预处理

• 语言模型

• 文本分类

• 文本生成

• 词性标记

• 分词

• 机器翻译

• 计算机视觉

• OpenCV

机器学习

线性模型

• TensorFlow   |   线性回归     模型     测试   |

• TensorFlow   |   逻辑回归     模型     测试   |

• Java   |   逻辑回归     模型     测试   |

支持向量机

• TensorFlow   |   线性 支持向量机 分类器     模型     测试   |

• Java   |   线性 支持向量机 分类器     模型     测试   |

• Libsvm   |   非线性 支持向量机 分类器     模型     测试   |

集成

• NumPy   |   Bagging 分类器     模型     测试   |

• NumPy   |   Adaboost 分类器     伪代码     模型     测试   |

• NumPy   |   随机森林 分类器     模型     测试   |

分解

• TensorFlow   |   非负矩阵分解     模型     MovieLens数据集测试   |

深度学习

多层感知

• TensorFlow   |   多层感知 分类器     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

• PyTorch   |   多层感知 分类器     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

卷积网络

• TensorFlow   |   二维卷积 分类器     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

• PyTorch   |   二维卷积 分类器     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

循环网络

• TensorFlow   |   LSTM 分类器     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

• TensorFlow   |   LSTM 回归器     模型     测试     预览   |

• PyTorch   |   LSTM 分类器     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

• PyTorch   |   GRU 回归器     模型     测试   |

自动解码

• TensorFlow   |   多层感知 自动解码     模型   |   MNIST数据集测试   |

• TensorFlow   |   二维卷积 自动解码     模型     MNIST数据集测试     CIFAR10数据集测试   |

高速公路网络

• TensorFlow   |   基于高速公路的 多层感知 分类器     模型     MNIST数据集测试   |

• TensorFlow   |   基于高速公路的 一维卷积 分类器     模型     IMDB数据集测试   |