user666acid / classic_ml_from_scratch

Здесь собраны модели классического ML, реализованные на Python с использованием библиотек NumPy и pandas.

Цель данного проекта — не наибольшая алгоритмическая эффективность, но отработка и закрепление знаний c помощью аккуратной реализации основного функционала моделей. Рассмотрены задачи регрессии, бинарной классификации, снижения размерности и кластеризации данных.

Модели определены в виде классов Python и хранятся в файлах model_name.py.

Список моделей:

• Кластеризация:
  • Метод K-средних
  • Иерархическая агломеративная кластеризация
  • DBSCAN
• Снижение размерности:
  • PCA
• Ансамбли моделей:
  • Бэггинг
  • Случайный лес
  • Градиентный бустинг на деревьях
• Базовые модели для задач бинарной классификации и регрессии:
  • Линейная / Логистическая регрессия
  • KNN
  • Дерево решений