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搜索资源列表

  1. I3D-机器学习与商业智能Demo设计手册

  2. 目的及功能描述 验证三维数据库在商业智能上的应用可行性，以及简单的机器学习功能的实现 实现原理 利用三维数据库表在空间中的位置关系转换成算法的实现，并通过更新这种关系来达到机器学习的目的 实现功能 通过实现可以经由控制台输入而设定的数学计算规则，使计算机可以记录，并由此学习新的运算方法，以此实现不用更新程序文件就可以升级程序算法的目的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：40kb
    • 提供者：NeilH

  1. 机器学习实用案例

  2. 本文档主要是机器学习的实用案例，通过案例分析一些算法，可以更好的让学习者了解到机器学习的原理和算法的实际应用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-08
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：sinat_28887019

  1. 自动化机器学习的原理paper

  2. 本资源解释了Auto-sklearn 的背后原理，可以帮助开发自动化机器学习的框架

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-08
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：richardzhi

  1. 使用机器学习进行数据分析

  2. 主要介绍目前主流的数据分析以及机器学习算法原理以及应用。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-06
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：zp200902054024

  1. 斯坦福大学关于机器学习的课程详细笔记

  2. 文档是斯坦福大学课上的机器学习详细的笔记记录，适合理解原理和推导公式

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-10
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：ticka

  1. 机器学习讲解

  2. 机器学习详细讲解，帮助刚刚入坑的小白，深入了解机器学习的原理

  3. 所属分类：机器学习

  1. 是大机器学习算法理论疏导

  2. 机器学习的经典方法理论总结，包含机器学习的十大经典方法，从根本上理解算法那的运行原理，更好的掌握算法以及应用的选择。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：qq_41275253

  1. 0基础小白也能学会的机器学习.rar

  2. 0基础小白也能学会的机器学习,包含梯度下降算法,knn算法,机器学习基本原理等多个知识点理论,线性回归预测等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：qq_41790873

  1. 2020机器学习资料

  2. 机器学习课件资料， 讲解了机器学习的基础原理，各种模型的原理，资料由浅入深，适合新手入门，到深入掌握。。。。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：qq_28147259

  1. 用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程

  2. 朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 通过本教程，你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。 更新：查看后续的关于朴素贝叶斯使用技巧的文章“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm” 朴素贝叶斯分类器，Matt Buck保留部分版权 关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_38741075

  1. “高频面经”之机器学习篇

  2. ​    注：机器学习注重原理理解、算法对比及场景使用，应加强算法公式推导及多场景实战。以下试题为作者日常整理的通用高频面经，包含题目，答案与参考文章，欢迎纠正与补充。 更多内容尽在公众号： 目录 1.常见分类算法及应用场景 2.逻辑回归推导 3.SVM相关问题 4.核函数使用 5.生成模型和判别模型基本形式 6.ID3,C4.5和CART区别 7.交叉熵公式原理 8.L1和L2正则化的区别 9.传统机器学习模型有哪些 10.k-means算法流程 11.DBSCAN和Kmeans对比 12

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：561kb
    • 提供者：weixin_38523618

  1. 机器学习原理

  2. 机器学习原理 什么是机器学习 ==从广义上讲,==机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，让它以此完成直接编程无法完成的功能的方法 ==从实践的意义上讲，==机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法 原理 人类的学习是一个人根据过往的经验，对一类问题形成某种认识或总结出一定的规律，然后利用这些知识来对新的问题下判断的过程 同样机器学习也是类似的过程 那么机器学习如何积累经验，总结规律呢？———>都是通过数学的方法和原理 机器学习是指用某些算法指导计算机利用已知数据得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_38727825

  1. Machine-Learning-Python3:机器学习实战源码-源码

  2. 机器学习-Python3 机器学习实战源码 机器学习在实践中Python3 机器学习的过程中拜读了王斌老师翻译的《机器学习实战》一书，书中对算法的原理以及编程实现进行了详细的介绍。 机器学习实战一书中的代码是基于python2的，故对书中的代码重新编写整理，全部代码可在python3环境下运行。 所有源程序中，文件夹名称的命名规则为：算法名称+对应书中的第几个案例，几个几个案例因为数据量比较大所以采用压缩包上传。 版本更新记录 2019/2/9在kNN_Project1文件夹下更新了鸢尾花多分类

  3. 所属分类：其它

  1. Machine-Learning-Playbook:我有用的代码，程序，说明以及有关机器学习的更多内容的集合！-源码

  2. 机器学习手册 :closed_book: 介绍 这是有用的代码，程序，说明以及关于机器学习的更多内容的集合。 我的目标是通过从头开始构建一切，来实践和证明我对机器学习的基础，中级和高级概念的理解！ 神经网络背后的数学 首先， 概述了我对工作原理的理解，还包括演示如何使用基础数学和的演示。 致谢：我的一个朋友很友善，我完成关于背后的数学的文章，并解释诸如反向传播等关键概念。 我的工作基于我的谈话以及他的论文。 密集的NN和多层感知器（基于MNIST和Fashion MNIST数据集） 接下来，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42099070

  1. mlqa：用于对机器学习的数据流执行质量检查的软件包-源码

  2. MLQA 用于对机器学习的数据流执行QA的程序包。 介绍 MLQA是一个Python软件包，旨在帮助数据科学家，分析人员和开发人员对框和一维数组执行质量保证（即QA），尤其是用于机器学习建模数据流。 它旨在与库一起使用，以描述性方式记录和通知质量检查步骤。 它包括用于不同质量检查活动的独立功能（即 ）和用于数据集成质量检查功能的类。 安装 您可以使用pip安装MLQA。 pip install mlqa MLQA依赖于Pandas和Numpy，并在Python 3.6+中运行。 快速开始

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：weixin_42128315

  1. 动手学习ML：这是基于Aurelien Geron的机器学习书，Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的动手机器学习的练习-源码

  2. 机器学习 这是基于Aurelien Geron的机器学习书，Scikit-Learn的动手机器学习，Keras和TensorFlow的练习 在本笔记本中，我将探讨本书中概述的概念和原理。

  3. 所属分类：其它

  1. 深度学习机器学习股票：用于深度学习和机器学习的股票-源码

  2. 用于股票预测的深度学习和机器学习 描述：这是用于学习，研究，研究和分析深度学习（DL）和机器学习（ML）中的股票。 使用不同类型的算法通过机器学习或深度学习预测股票。 对股票数据进行试验，以查看其工作原理，工作原理或为什么不这样工作。 在机器学习或深度学习中使用不同类型的库存策略。 在机器学习或深度学习中使用技术分析或基础分析来预测未来股价。 此外，可以长期或短期地预测库存。 机器学习是人工智能的一个子集，它涉及算法的创建，这些算法可以自动更改，而无需人工干预，从而通过结构化数据输入自身来产生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42128015

  1. 可教学机器v1：在浏览器中探索机器学习的工作原理。 无需编码-源码

  2. 教学机 关于 “可教机器”是一项实验，使任何人都可以更轻松地探索实时在浏览器中的机器学习，无需编码。 了解有关该实验的更多信息，并在上尝试一下。 该实验是使用库构建的。 我们还发布了该项目的样板版本，可以用作您自己的项目的起点： 发展历程 通过运行安装依赖项（类似于npm install ） yarn 建立项目 yarn build 通过运行启动本地服务器 yarn run watch 代码样式 设置了一个预提交钩子，可以在出现错误时阻止提交 运行yarn eslint以获得ES6错误和

  3. 所属分类：其它

  1. xai：XAI-用于机器学习的可扩展性工具箱-源码

  2. XAI-用于机器学习的可扩展性工具箱 XAI是一个机器学习库，其设计核心是AI的可解释性。 XAI包含各种工具，可用于分析和评估数据和模型。 XAI库由（ ）维护，它是根据的开发的。 您可以在找到文档。 您还可以最初构思这个想法的地方查看我们的-该演讲还包含对该库中定义和原理的深入了解。 YouTube视频展示了如何使用XAI减轻不良偏见 概述了机器学习可的动机以及使用XAI库引入可解释性和减轻不良偏见的技术。 您是否想了解更多很棒的机器学习可解释性工具？ 查看我们在社区构建的列表，其中包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42113794

  1. Python语言实现机器学习的K-近邻算法

  2. 写在前面 额、、、最近开始学习机器学习嘛，网上找到一本关于机器学习的书籍，名字叫做《机器学习实战》。很巧的是，这本书里的算法是用Python语言实现的，刚好之前我学过一些Python基础知识，所以这本书对于我来说，无疑是雪中送炭啊。接下来，我还是给大家讲讲实际的东西吧。 什么是K-近邻算法？ 简单的说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_38722193
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