Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
Phil_X
ml-nlp
提交
651581fa
M
ml-nlp
项目概览
Phil_X
/
ml-nlp
与 Fork 源项目一致
从无法访问的项目Fork
通知
1
Star
0
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
M
ml-nlp
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
0
Issue
0
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
651581fa
编写于
7月 27, 2019
作者:
N
NLP-LOVE
提交者:
GitHub
7月 27, 2019
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
完成 特征工程和优化方法模块
上级
82456eb2
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
13 addition
and
13 deletion
+13
-13
README.md
README.md
+13
-13
未找到文件。
README.md
浏览文件 @
651581fa
...
...
@@ -17,21 +17,21 @@
| 模块 | 章节 | 负责人(GitHub) | 联系QQ |
| -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------------------- | --------- |
| 机器学习 |
[
1. 线性回归(Liner Regression)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/Liner%20Regression/1.Liner%20Regression.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
2. 逻辑回归(Logistics Regression)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/2.Logistics%20Regression/2.Logistics%20Regression.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3. 决策树(Desision Tree)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.Desition%20Tree/Desition%20Tree.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.1 随机森林(Random Forest)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.1%20Random%20Forest/3.1%20Random%20Forest.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.2 梯度提升决策树(GBDT)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.2%20GBDT/3.2%20GBDT.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.3 XGBoost
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.3%20XGBoost/3.3%20XGBoost.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.4 LightGBM
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.4%20LightGBM/3.4%20LightGBM.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
4. 支持向量机(SVM)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/4.%20SVM/4.%20SVM.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
1. 线性回归(Liner Regression)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/Liner%20Regression/1.Liner%20Regression.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
2. 逻辑回归(Logistics Regression)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/2.Logistics%20Regression/2.Logistics%20Regression.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3. 决策树(Desision Tree)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.Desition%20Tree/Desition%20Tree.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.1 随机森林(Random Forest)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.1%20Random%20Forest/3.1%20Random%20Forest.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.2 梯度提升决策树(GBDT)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.2%20GBDT/3.2%20GBDT.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.3 XGBoost
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.3%20XGBoost/3.3%20XGBoost.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
3.4 LightGBM
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/3.4%20LightGBM/3.4%20LightGBM.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
4. 支持向量机(SVM)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/4.%20SVM/4.%20SVM.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 | 5. 概率图模型(Probabilistic Graphical Model) | | |
| 机器学习 |
[
5.1 贝叶斯网络(Bayesian Network)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/5.1%20Bayes%20Network/5.1%20Bayes%20Network.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
5.2 马尔科夫(Markov)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/5.2%20Markov/5.2%20Markov.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
5.1 贝叶斯网络(Bayesian Network)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/5.1%20Bayes%20Network/5.1%20Bayes%20Network.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
5.2 马尔科夫(Markov)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/blob/master/Machine%20Learning/5.2%20Markov/5.2%20Markov.md
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 | 5.3 主题模型(Topic Model) | | |
| 机器学习 |
[
6.最大期望算法(EM)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/tree/master/Machine%20Learning/6.%20EM
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
7.聚类(Clustering)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/tree/master/Machine%20Learning/7.%20Clustering
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
mantchs
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
8.ML特征工程和优化方法 | |
|
| 机器学习 |
[
6.最大期望算法(EM)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/tree/master/Machine%20Learning/6.%20EM
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
7.聚类(Clustering)
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/tree/master/Machine%20Learning/7.%20Clustering
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/
NLP-LOVE
)
| 448966528 |
| 机器学习 |
[
8.ML特征工程和优化方法
](
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/tree/master/Machine%20Learning/8.%20ML%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%92%8C%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%96%B9%E6%B3%95
)
|
[
@mantchs
](
https://github.com/NLP-LOVE
)
| 448966528
|
| 机器学习 | 9.sklearn工具使用 | | |
| 深度学习 | 10.神经网络(Neural Network) | | |
| 深度学习 | 11. 卷积神经网络(CNN) | | |
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录