Al-Algos-from-Scratch
Quelques algorithmes AI / ML / DL de base implémentés à partir de zéro à des fins de compréhension. Ici, je n'utiliserai que Numpy et quelques bibliothèques de base uniquement.
Algorithmes implémentés:
- Réseau de neurones profonds de base utilisant une descente de gradient pour la rétropropogation
- Régression linéaire
- Régression logistique
- Régression logistique en utilisant une descente de gradient
- Régression linéaire en utilisant une descente de gradient
- Classificateur d'arbres de décision
- Régresseur d'arbre à décision
- Machines vectorielles de support
- Bayes naïf
- Classificateur / régresse des voisins K-Dearest
- K-means
- Regroupement hiérarchique agglomératif
- Classificateur / régresse de forêt aléatoire
- Clustering spatial basé sur la densité pour application avec bruit
- Classificateur / régresseur augmentant le gradient
- Clustering de shift moyen
