机器学习的Pytorch实现资源集合

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所属分类:专知
摘要

【导读】该项目用pytorch实现了从最基本的机器学习算法:回归、聚类,到深度学习、强化学习等.该项目的目的不是生成尽可能优化…

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【导读】该项目用pytorch实现了从最基本的机器学习算法:回归、聚类,到深度学习、强化学习等。该项目的目的不是生成尽可能优化和计算效率的算法,而是以透明和可访问的方式呈现它们的内部工作方式,可以帮助机器学习学习者更好地理解实现原理。


作者|eriklindernoren

编译|专知

整理|Yingying,李大囧


多项式回归

多项式回归的训练过程

机器学习的Pytorch实现资源集合

使用CNN做图像分类


使用DBSCAN做聚类


用强化学习玩平衡游戏

机器学习的Pytorch实现资源集合

用深度玻尔兹曼机做图像重建

机器学习的Pytorch实现资源集合

实现算法列表


监督学习

  • Adaboost

  • Bayesian Regression

  • Decision Tree

  • Elastic Net

  • Gradient Boosting

  • K Nearest Neighbors

  • Lasso Regression

  • Linear Discriminant Analysis

  • Linear Regression

  • Logistic Regression

  • Multi-class Linear Discriminant Analysis

  • Multilayer Perceptron

  • Naive Bayes

  • Neuroevolution

  • Particle Swarm Optimization of Neural Network

  • Perceptron

  • Polynomial Regression

  • Random Forest

  • Ridge Regression

  • Support Vector Machine

  • XGBoost

无监督学习

  • Apriori

  • Autoencoder

  • DBSCAN

  • FP-Growth

  • Gaussian Mixture Model

  • Generative Adversarial Network

  • Genetic Algorithm

  • K-Means

  • Partitioning Around Medoids

  • Principal Component Analysis

  • Restricted Boltzmann Machine

强化学习

  • Deep Q-Network

深度学习

  • Neural Network

          Activation Layer

          Average Pooling Layer

          Batch Normalization Layer

          Constant Padding Layer

          Convolutional Layer

          Dropout Layer

          Flatten Layer

          Fully-Connected (Dense) Layer

          Fully-Connected RNN Layer

          Max Pooling Layer

          Reshape Layer

          Up Sampling Layer

          Zero Padding Layer

模型

  • Convolutional Neural Network

  • Multilayer Perceptron

  • Recurrent Neural Network


Github 链接:

https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch


-END-

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