learn-ml

A public repo to demonstrate different machine learning algorithm and their applications via Jupyter notebook

Pre-requisites

Docker

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📖 Installation Guide.

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Jupyter Notebooks

Exploratory Data Analysis

01-ExploratoryDataAnalysis

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Folders

├───assets
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├───docs
├───jupyter
│   └───work
│       ├───Part 0 - Exploratory Data Analysis
│       │   └───Python
│       │       └───data
│       ├───Part 1 - Data Preprocessing
│       │   └───Section 2 -------------------- Part 1 - Data Preprocessing --------------------
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 10 - Model Selection _ Boosting
│       │   ├───Section 48 - Model Selection
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 49 - XGBoost
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 2 - Regression
│       │   ├───Section 4 - Simple Linear Regression
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 5 - Multiple Linear Regression
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 6 - Polynomial Regression
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 7 - Support Vector Regression (SVR)
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 8 - Decision Tree Regression
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 9 - Random Forest Regression
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 3 - Classification
│       │   ├───Section 14 - Logistic Regression
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 15 - K-Nearest Neighbors (K-NN)
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 16 - Support Vector Machine (SVM)
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 17 - Kernel SVM
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 18 - Naive Bayes
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   ├───Section 19 - Decision Tree Classification
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 20 - Random Forest Classification
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 4 - Clustering
│       │   ├───Section 24 - K-Means Clustering
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 25 - Hierarchical Clustering
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 5 - Association Rule Learning
│       │   ├───Section 28 - Apriori
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 29 - Eclat
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 6 - Reinforcement Learning
│       │   ├───Section 32 - Upper Confidence Bound (UCB)
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 33 - Thompson Sampling
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 7 - Natural Language Processing
│       │   └───Section 36 - Natural Language Processing
│       │       ├───Python
│       │       └───R
│       ├───Part 8 - Deep Learning
│       │   ├───Section 39 - Artificial Neural Networks (ANN)
│       │   │   ├───Python
│       │   │   └───R
│       │   └───Section 40 - Convolutional Neural Networks (CNN)
│       │       └───Python
│       └───Part 9 - Dimensionality Reduction
│           ├───Section 43 - Principal Component Analysis (PCA)
│           │   ├───Python
│           │   └───R
│           ├───Section 44 - Linear Discriminant Analysis (LDA)
│           │   ├───Python
│           │   └───R
│           └───Section 45 - Kernel PCA
│               ├───Python
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├───referrence_docs
└───research_papers