监督学习模型是指在训练过程中,使用带有正确答案的标记数据来进行学习。常见的监督学习模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、神经网络等。最近流行的监督学习模型还包括深度学习模型,如卷积神经网络和循环神经网络。

下面给出一些示例与实现方法:

逻辑回归:https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
决策树:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
支持向量机:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
随机森林:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
GBDT:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
XGBoost:https://github.com/dmlc/xgboost
LightGBM:https://github.com/microsoft/LightGBM
CatBoost:https://github.com/catboost/catboost
神经网络:https://github.com/tensorflow/tensorflow
卷积神经网络:https://github.com/tensorflow/tensorflow
循环神经网络:https://github.com/tensorflow/tensorflow
双向循环神经网络:https://github.com/tensorflow/tensorflo

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