2 repository-uri
Awesome GitHub RepositoriesAlgorithm Logic References
Reference implementations of algorithms used to study inner workings and mathematical logic.
Distinct from Polyglot Machine Learning References: None of the candidates cover a general, single-language reference library for statistical learning logic.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Algorithm Logic References. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Algorithm Logic References GitHub Repositories
Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
- dod-o/statistical-learning-method_code
Dod-o/Statistical-Learning-Method_Code
11,621Vezi pe GitHubThis project is a reference collection of statistical learning algorithms built from scratch using NumPy for linear algebra and matrix operations. It serves as an educational resource for studying the mathematical foundations and inner workings of machine learning models through manual implementations. The codebase provides hand-coded implementations of both supervised and unsupervised learning. This includes classification and regression models such as support vector machines, decision trees, and Naive Bayes, as well as data clustering and pattern discovery methods like k-means and hierarchi
The project serves as a reference codebase for studying the inner workings and parameter optimization of statistical learning models.
Pythoncodemachine-learning-algorithmsstatistical-learning-method - omkarpathak/pygorithm
OmkarPathak/pygorithm
4,385Vezi pe GitHubPygorithm este o bibliotecă Python de algoritmi și o referință pentru logica computațională. Aceasta oferă o colecție de implementări algoritmice standard și instrumente pentru analizarea eficienței execuției și a performanței de scalare a unor funcții specifice. Proiectul permite inspectarea codului sursă pentru funcțiile interne, pentru a studia modul în care logica este structurată și executată. Acesta mapează implementările specifice la complexitatea lor teoretică de timp și spațiu pentru analiza performanței. Biblioteca este organizată în module discrete care suportă execuția modelelor algoritmice standard pe seturi de date variabile. Include capabilități pentru benchmarking-ul implementărilor Python și calcularea complexității asimptotice.
Provides reference implementations of algorithms specifically to allow the study of their inner workings and mathematical logic.
Python
