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人工智能下载,机器学习下载列表 第278页

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[机器学习] Mask Wearing.v1-416x416-black-padding.yolov5pytorch_2.zip

说明:ROBOFLOW开放的口罩数据集,for YOLO。ROBOFLOW开放的口罩数据集,for YOLO
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[机器学习] dlib-19.17.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl.zip

说明:基于python3.7的dlib安装,已经编译好的whl文件。先解压 (1)若已安装wheel,则直接 pip install dlib-19.17.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2)若还没有安装wheel则先 pip install wheel再(1)。
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[机器学习] Pillow-7.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

说明:基于python3.7的PIL库安装,已经编译好的whl文件。先解压 (1)若已安装wheel,则直接 pip install Pillow-7.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (2)若还没有安装wheel则先 pip install wheel再(1)。
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[机器学习] pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl.zip

说明:pip安装升级,已经编译好的whl文件。先解压 (1)若已安装wheel,则直接 pip install pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl (2)若还没有安装wheel则先 pip install wheel再(1)。
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[机器学习] 基于SAS的回归预测分析.pdf

说明:使用Logistic回归进行预测建模时,重要的是要了解预测建模的主要目标,要达到的业务目标以及达到该目标的基本步骤。 目标 在本主题中,您将学习执行以下操作: • 确定预测建模的目标 • 定义预测建模元素的术语 • 解释预测建模的基本步骤 • 识别预测建模的业务应用 • 识别业务场景数据问题
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[机器学习] 机器学习-07. 分类评估、聚类(上)

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章(上) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-07. 分类评估、聚类(下)

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 第七章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-08. 密度聚类、谱聚类

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 第八章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
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[机器学习] 机器学习-09. 深度学习、TensorFlow安装和实现

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow
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[机器学习] 机器学习-10. TensorFlow深入、TensorBoard

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
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[机器学习] 机器学习-11. DNN深度神经网络手写图片识别

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十一章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
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[机器学习] 机器学习-12. TensorBoard可视化

说明:人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
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