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  1. 机器学习、深度学习速查表,算法工程师必备

  2. 最常用的机器学习库函数速查表,涵盖了Numpy Keras Pandas Scipy Matplotlib Scikit-learn
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-06-01
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:m0_37582129
  1. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

  2. 使用Scikit-Learn和TensorFlow进行动手机器学习,其中包括有DNN、CNN等网络模型
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-11
    • 文件大小:45mb
    • 提供者:weixin_42229749
  1. Feature Engineering for Machine Learning

  2. Feature Engineering for Machine Learning Principles and Techniques for Data Scientists Feature engineering is a crucial step in the machine-learning pipeline, yet this topic is rarely examined on its own. With this practical book, you’ll learn techn
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-31
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:liumengtan
  1. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow

  2. 本书是PDF版本,还带目录链接,使用起来非常方便,希望能对学习Tensorflow的同学带来帮助。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-09-15
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:sq8912
  1. Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow

  2. Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow 英文原版 彩色配图
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-04
    • 文件大小:9mb
    • 提供者:aljazeeras
  1. 视频课程_(Python)-(Scikit-learn)-(经典机器学习算法)

  2. 视频课程_(Python)-(Scikit-learn)-(经典机器学习算法)
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-18
    • 文件大小:164mb
    • 提供者:opencv_source
  1. Machine Learning Algorithms

  2. Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large d
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-25
    • 文件大小:87mb
    • 提供者:sliencer
  1. scikits-learn user guide

  2. A basic introduction to writing extensions with scikit learn package.
  3. 所属分类:机器学习

  1. POO-233:Filipe Verri教授的纪律审裁书-源码

  2. RelatórioFinal POO-233 POO-233的学科领域的机器学习和持续性研究的续集:Filipe Verri教授的机器学习,无航空航天技术学院(ITA),意大利,2020年。 要求 Todos oscódigosforam desenvolvidos em linguagem python,em conjunto com as seguintes bibliotecas:wget,ssl,jupyter lab,pandas,numpy,matplotlib,seaborn,s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:40mb
    • 提供者:weixin_42127748
  1. tffm:任意阶分解机的TensorFlow实现-源码

  2. 这是基于纸质的任意阶数(> = 2)分解机的TensorFlow实现。 它支持: 密集和稀疏的输入 不同的(基于梯度的)优化方法 通过不同的损失函数进行分类/回归(实现物流和MSE) 通过TensorBoard记录 推断时间相对于特征数量是线性的。 在Python3.5上测试过,但在Python2.7上应该可以使用 这种实现与在Blondel等人中描述的实现非常相似。 论文[ ],但是是在论文首次出现之前独立开发的。 依存关系 安装 可以通过pip install tffm安
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:86kb
    • 提供者:weixin_42116672
  1. alibi:用于监视和解释机器学习模型的算法-源码

  2. 是一个开放源代码Python库,旨在进行机器学习模型检查和解释。 该库的重点是为分类和回归模型提供黑盒,白盒,本地和全局解释方法的高质量实现。 如果您对异常检测,概念漂移或对抗实例检测感兴趣,请查看我们的姊妹项目 。 目录 安装及使用 可以从安装Alibi: pip install alibi 或者,可以安装开发版本: pip install git+https://github.com/SeldonIO/alibi.git 要利用解释的分布式计算,请使用ray安装alibi :
  3. 所属分类:其它

  1. 人类学习:自然智能仍然是一个不错的主意-源码

  2. 人类学习 从字面上看,机器学习模型应该遵循规则。 项目目标 在过去,编写基于规则的系统很普遍。 做的系统; 如今,使用机器学习代替它变得更加时尚。 就像是; 我们开始怀疑在此过渡过程中是否会丢失一些东西。 当然,机器学习涵盖了很多领域,但也有可能做出错误的决定。 我们需要对炒作保持谨慎,因为我们也不应忘记,自然智能也可以处理许多分类问题。 该软件包包含scikit-learn兼容工具,这些工具应该使构建和基准化由人类设计的基于规则的系统更加容易。 您也可以将其与ML模型结合使用。 安装 您
  3. 所属分类:其它

  1. python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型

  2. 本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型,废话不多说,具体如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' d
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:85kb
    • 提供者:weixin_38622467