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搜索资源列表

  1. IBM-AI-Engineering-Professional-Certificate:整个IBM AI Engineering Professional认证的学习资料，测验和作业解决方案-源码

  2. IBM AI工程专业证书 关于此专业证书 人工智能（AI）正在彻底改变整个行业，改变了跨部门公司利用数据做出决策的方式。 为了保持竞争力，组织需要合格的AI工程师，他们使用机器学习算法和深度学习神经网络等前沿方法为业务提供数据驱动的可行情报。 此六门课程的专业证书旨在为您提供成功从事AI或ML工程师职业所需的工具。 您将使用Python之类的编程语言掌握机器学习和深度学习的基本概念，包括有监督和无监督的学习。 您将应用流行的机器学习和深度学习库（例如SciPy，ScikitLearn，Kera

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    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42131405

  1. mlrun:机器学习自动化和跟踪-源码

  2. 开源MLOps编排框架 MLRun是一个开源MLOps框架，它提供了一种集成方法来管理您的机器学习管道，从早期开发到模型开发再到生产中的完整管道部署。 MLRun为各种技术堆栈提供了一个方便的抽象层，同时使数据工程师和数据科学家能够定义功能和模型。 MLRun体系结构 MLRun由以下几层组成： Feature and Artifact Store-处理跨多个存储库和技术的数据和功能的提取，处理，元数据和存储。 Elastic Serverless Runtimes-使用特定于工作负载的

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  1. BDA_Mahout_Tutorial:其中包含构建由AWS提供的推荐教程的步骤和脚本-源码

  2. BDA_Mahout_Tutorial 其中包含构建由AWS提供的推荐教程的步骤和脚本 在视频第1部分中使用AWS中的快速选项初始化集群然后使用putty SSH到集群 获取MovieLens数据wget 解压缩ml-1m.zip 转换rating.dat，将“ ::”换为“，”，并仅使用前三列：猫ml-1m / ratings.dat | sed's / :: /，/ g'|切-f1-3 -d，> rating.csv 将评级文件放入HDFS： hadoop fs -put rating

  3. 所属分类：其它

  1. machine-learning-introduction:学习ML时只是随机笔记-源码

  2. 机器学习介绍 在学习ML时只是随机注释。 材料 理论 该存储库包含由Andrew Ng教授教授的机器学习在线课程的编程作业的python版本。这也许是最受欢迎的在线机器学习入门课程。除了受欢迎之外，它还是任何有兴趣的学生可以上的最好的机器学习课程之一，以开始机器学习。此类的一个不幸方面是编程分配是在MATLAB或OCTAVE中进行的，这可能是因为此类是在python成为机器学习中的通用语言之前进行的。 实际应用 支援网站 参考 去做 监督学习 在监督学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道我们

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  1. atlas:适用于应用深度学习开发的开源，自托管平台-源码

  2. 生成状态： 图集：自托管机器学习平台 Atlas是一个灵活的机器学习平台，由Python SDK，CLI，GUI和Scheduler组成，可帮助机器学习工程团队大幅减少模型开发时间并减少管理基础架构的工作量。 发展状况 Atlas的发展非常Swift，并且经历了Dessa历史上的多次迭代。 最新版本是BETA。 特征 以下是一些高级功能： 自托管：在单个节点（例如您的笔记本电脑）或多节点群集（例如本地服务器或云群集（AWS / GCP / etc。））上运行Atlas 作业调度：通过在群集上远程

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    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42168830

  1. OptimizationForMachineLearning:机器学习优化中的项目R代码-源码

  2. 机器学习优化 机器学习优化中的项目R代码 R中没有ML库用于该硬件。 作业1实施并可视化梯度下降和随机梯度下降。 作业2绘制一些功能，并注释是否凸出。对先前的作业问题实施牛顿法。 作业3在数据集上实现并可视化逻辑回归。 作业4在数据集上实施和可视化SVM。 最终项目预测COVID数据的死亡率。

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  1. th1231:我做了什么-源码

  2. TaehyungGil投资组合 简要说明 VLDB VLDB（超大型数据库）是SKKU（成均馆大学）的实验室，研究SSD上数据库的优化。 我在这里做实习生。 我正在优化SSD上MySQL的空间管理。 2020 AI大挑战 '韩国科学和信息通信技术部'举办了名为“ 2020 AI大挑战”的AI竞赛。 作为计算机视觉初创公司“ Nuvi Lab”的成员，我参加了第一轮和第二轮计算机视觉竞赛。 并在每轮比赛中分别获得了第五名和第三名。 数学多线分割 我从头开始实施了一个系统，该系统可以纠正skewn

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：67mb
    • 提供者：weixin_42137539

  1. mycap:由Akash Acharya开发-源码

  2. mycap 用于myCap ML研讨会的作业

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  1. diveintocode-ml:这是我的ML课程的作业-源码

  2. 深入学习CODE机器学习课程 这是一个用于管理“ DIVE INTO CODE”机器学习课程的作业的资源库。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：weixin_42128988

  1. Reference-studies:不同算法的参​​考-源码

  2. 参考研究 EDA资源： 可视化资源 权重/偏好深度学习分析，详细指南，项目管理 深度学习，数据科学和ML算法指南 CNN资源 必须研究CNN可视化 RNN和时间序列参考 生成模型资源 通过条件差对抗自动编码器进行逼真的面部表情合成（作业论文） [本文回顾了所有类型的GAN Facial_Expression_Transfer_using_Generative_Advers.pdf] 加强学习的完整资源 部署方式 环境设定 项目笔记本 高级研究主题 内隐学习 [Yan Lecun关于Faceboo

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  1. rss-ml-intro-源码

  2. rss-ml-intro ML Intro 2021Q1课程的家庭作业资料库

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  1. csoc-ml2k19-assignment-1a:CSOC ML的首次分配-源码

  2. ML分配1 2019-COPS暑期学校 这是CSOC ML关于Python和Numpy主题的第一份作业。 提交说明 登录到您的GitHub帐户并通过单击右上角的Fork按钮来分叉此存储库。 现在，您需要克隆分支的存储库，完成分配，暂存并提交更改，最后将更改在线发布。 交互式教程将帮助您介绍Git的基础知识。 完成后，请遵循以下命令来推送您的作业。 使用cd命令进入克隆文件夹，然后键入以下命令。 git添加-A git commit -m“ Assignment_1已完成” git push

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42120283

  1. easeml:可扩展的Auto-ML系统-源码

  2. Ease.ml-可扩展的自动ML系统 Ease.ml是声明性机器学习服务平台。 它使用户能够上载他们的数据集并开始模型选择和调整作业。 给定数据集的架构后，ease.ml会自动搜索适用的模型并执行训练，预测和评估。 所有模型均存储为Docker映像，从而具有更大的可移植性和可重复性。 有关更多详细信息，请查看最近的出版物： 李T，钟仲，刘J，吴伟，张C。 Ease.ml：致力于机器学习工作负载的多租户资源共享。 VLDB2018。 Bojan Karlas，刘吉，吴文涛，张策。 行动中

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42099176

  1. ml-intro:RS学校机器学习课程-源码

  2. RS学校机器学习课程 这是2021年的第一个版本 每个主题的材料和作业信息在相应的文件夹中

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  1. Stanford-MachineLearning:我的ML课程的MATLAB代码-源码

  2. ML课程 关于ML讲义和MATLAB编程作业的回购。 最后更新于2020-02-27

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_42127754

  1. disaster-response-pipelines:一个展示github，ETL，ML和使用python部署的使用的项目-源码

  2. 灾害响应管道 使用来自现实生活灾难的标记消息数据，通过将看不见的消息分类到相应的灾难响应团队来帮助灾难响应。 通常，有多个独立的团队，每个团队分别处理灾难响应的不同任务。 在灾难期间发送了数千条消息，其中一些消息包含与特定灾难响应团队相关的关键信息。 手动筛选和分配这些消息对于整个响应工作而言将过于费力，费时且缓慢。 灾难响应小组旨在接收消息并将其自动分配给正确的灾难响应团队。 一个项目，展示github，ETL，ML的使用以及使用python的部署。 环境 分析使用python。 使用pip

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  1. ML-源码

  2. 数据分析，机器学习和深度学习课程分配技术 作业1-Numpy基础 1.1Созданиемассивовndarrayивыполнениебазовыхоперацийнадними-6задач 1.2Осиивекторныефункции-1задача 1.3Распространение（广播）-2задачи 1.4Индексы，маскирование-16задач 1.5Преобразованиемассивов，использущееиндексирование-3за

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：994kb
    • 提供者：weixin_42160278

  1. 作业-ML-源码

  2. 作业-ML

  3. 所属分类：其它

  1. 作业ML-ineuron：此存储库包含ineuron.ai提供的所有作业解决方案-源码

  2. 作业ML-ineuron：此存储库包含ineuron.ai提供的所有作业解决方案

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  1. LetsUpgrade-AI-ML：AI-ML课程的作业提交-源码

  2. LetsUpgrade-AI-ML：AI-ML课程的作业提交

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