wehub-resource-sync
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/rushter/MLAlgorithms) · [上游 README](https://github.com/rushter/MLAlgorithms/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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# 机器学习算法
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一组简洁、清晰的机器学习算法实现。
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### 为什么？
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本项目面向希望学习机器学习（ML）算法内部原理或从零实现这些算法的人。
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相比优化过的库，这里的代码更易读懂，也更便于动手试验。
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所有算法均使用 Python 实现，依赖 numpy、scipy 和 autograd。
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### 已实现：
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* [深度学习（MLP、CNN、RNN、LSTM）](mla/neuralnet)
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* [线性回归、逻辑回归](mla/linear_models.py)
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* [随机森林（Random Forests）](mla/ensemble/random_forest.py)
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* [支持向量机（SVM）及核函数（Linear、Poly、RBF）](mla/svm)
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* [K-Means](mla/kmeans.py)
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* [高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）](mla/gaussian_mixture.py)
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* [K 近邻（K-nearest neighbors）](mla/knn.py)
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* [朴素贝叶斯（Naive Bayes）](mla/naive_bayes.py)
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* [主成分分析（PCA）](mla/pca.py)
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* [因子分解机（Factorization machines）](mla/fm.py)
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* [受限玻尔兹曼机（RBM）](mla/rbm.py)
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* [t 分布随机邻域嵌入（t-SNE）](mla/tsne.py)
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* [梯度提升树（亦称 GBDT、GBRT、GBM、XGBoost）](mla/ensemble/gbm.py)
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* [强化学习（Deep Q learning）](mla/rl)
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### 安装
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```sh
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git clone https://github.com/rushter/MLAlgorithms
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cd MLAlgorithms
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pip install scipy numpy
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python setup.py develop
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```
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### 如何在不安装的情况下运行示例
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```sh
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cd MLAlgorithms
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python -m examples.linear_models
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```
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### 如何在 Docker 中运行示例
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```sh
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cd MLAlgorithms
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docker build -t mlalgorithms .
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docker run --rm -it mlalgorithms bash
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python -m examples.linear_models
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```
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### 贡献
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欢迎贡献！
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欢迎改进现有代码与文档，或实现新算法。
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若改动较大，请先开 issue 说明你的方案。
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