🍋Lemon🍋

Basic Machine Learning / Deep Learning Library

Implemented with numpy and scipy in python codes.

Also includes a simple version of autogradable Tensor.

For more information, please refer to my blog.

Requirements

• python==3.6
• numpy==1.17.0
• scipy==1.2.1
• torch==1.3.0

Structure

.
├── LICENSE
├── README.md
├── graph
│   ├── __init__.py
│   ├── _conditional_random_field.py
│   └── _hidden_markov.py
├── nn
│   ├── __init__.py
│   ├── _activation.py
│   ├── _base.py
│   ├── _criterion.py
│   ├── _fully_connect.py
│   └── autograd
│       ├── __init__.py
│       └── tensor.py
├── supervised
│   ├── __init__.py
│   ├── _base.py
│   ├── bayes
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── _bayes.py
│   ├── knn
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── _k_nearest.py
│   ├── linear
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── _base.py
│   │   ├── _linear_regression.py
│   │   ├── _logistic_regression.py
│   │   ├── _multi_classifier.py
│   │   ├── _perceptron.py
│   │   ├── _regularization.py
│   │   └── _support_vector_machine.py
│   └── tree
│       ├── __init__.py
│       ├── _cart.py
│       ├── _id3.py
│       └── ensemble
│           ├── __init__.py
│           ├── _adaptive_boosting.py
│           └── _random_forest.py
├── test
│   ├── nn_models
│   │   └── fcnn.py
│   ├── test_graph.py
│   └── test_supervised.py
├── unsupervised
│   ├── __init__.py
│   ├── clustering
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── _base.py
│   │   ├── _kmeans.py
│   │   └── _spectral.py
│   └── decomposition
│       ├── __init__.py
│       ├── _base.py
│       └── _pca.py
└── utils
    ├── __init__.py
    ├── _batch.py
    ├── _cross_validate.py
    ├── _make_data.py
    └── _scaling.py

Timeline

• 2019.6.12
  • Linear Regression
  • Logistic Regression
  • Perceptron
  • utils.scaling / batch / cross_validate
• 6.13
  • Support Vector Machine
  • K-Nearest-Neighbor
  • test script
• 6.15
  • Bayes
• 6.16
  • K-Means
• 6.19
  • Spectral
  • Principle Component Analysis
• 6.24
  • Decision Tree(ID3)
• 7.2
  • Multi-classifier
  • Regularization
• 7.13
  • Activation
  • Criterion
  • Fully Connected Layer
  • Fully Connected Neural Network Model
• 8.17-8.20
  • Improve project structure
  • Decision Tree(CART)
  • Random Forest
  • Adaboost
• 8.23
  • Hidden Markov Model
• 11.6
  • Conditional Random Field Model(Based on Torch)
  • Autograd Tensor