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搜索资源列表

  1. 梯度下降详解（包含简单代码示例）

  2. 梯度下降算法详解，包括原理讲解和算法实例，简单易懂

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-03
    • 文件大小：657kb
    • 提供者：hj1107402232

  1. 高斯过程在机器学习中的应用.doc

  2. 高斯过程是近年来发展起来的一种新的机器学习方法，它有着严格的统计学习理论基础，对处理高维数非线性小样本复杂问题具有良好的适应性。对列车精准停车问题的这种复杂的非线性问题，将高斯过程机器学习方法应用于此问题，并提出相应的模型 ，减少数据间复杂的内在物理或其他关系。很多工程实例研究表明，高斯过程机器学习模型是科学可行的，预测精度高，简单实用，对很多问题问题具有较好的适用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-04
    • 文件大小：195kb
    • 提供者：lrz2eve

  1. Python卷积实例

  2. 一段简单的卷积代码，适合初学者了解学习，本来想免费的，最低要求1分。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-03
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：qq_39905782

  1. 强化学习入门及其实现代码

  2. 资料介绍了强化学习的基本概念概念、与其他机器学习方法的比较、基本原理和简单代码实例

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：mqyqingfeng

  1. 基于TensorFlow的机器学习原理.pdf

  2. 以一个一维向量的实例深入浅出地展开基于tensor flow的机器学习原理介绍，从线性回归的建模，成本函数的定义，梯度下降的原理，并结合大量的图形及简单的tensor flow代码，清晰呈现机器学习最底层的原理。进而逐步拓展到二维向量和n维向量的机器学习实例。是机器学习入门必读资讯。

  3. 所属分类：机器学习

  1. Python-NakedTensorBarebottom简单实例基于TensorFlow的机器学习

  2. NakedTensor-Bare bottom 简单实例, 基于 TensorFlow 的机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——聚类算法实战.rar

  2. 【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——聚类算法实战 一个简单的SKlean的Kmeans算法的实例。 包含一个数据集，含80个数据。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：abilityjh

  1. 小白的机器学习笔记系列 之七 - 简单的BP神经网络实例

  2. 系列文章 小白的机器学习笔记系列 之七 - 简单的BP神经网络实例 的源码。Jupyter Notebook里可以直接运行。相关文章，参照以下链接。 https://blog.csdn.net/deecheanW/article/details/105308306

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-04
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：deecheanW

  1. 机器学习实例代码-手写数字识别.ipynb

  2. 练一个简单的全连接神经网络，即多层感知机（MLP），实战Python代码，下载即可使用，练一个简单的全连接神经网络，即多层感知机（MLP），实战Python代码，下载即可使用，

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-08-10
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：magicdreamer

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，这篇文章主要介绍了python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38729221

  1. Python3实现简单可学习的手写体识别(实例讲解)

  2. 1.前言 版本：Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得，机器学习、手写体识别这种程序都是很高大上很难的，直到偶然看到了这个视频，听了老师讲的思路后，瞬间觉得原来这个并不是那么的难，原来我还是有可能做到的。 于是我开始顺着思路打算用Python、PyQt、SQLServer做一个出来，看看能不能行。然而中间遇到了太多的问题，数据库方面的问题有十几个，PyQt方面的问题有接近一百个，还有数十个Python基础语法的问题。但好在，通过不断的Google

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：132kb
    • 提供者：weixin_38550834

  1. 机器学习—K-近邻算法[入门]

  2. k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。 KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻 近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。可以简单理解为：由那些离X最 近的k个点来投票决定X归为哪一类。 k-近邻算法步骤：      1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离      2.按照距离递增次序排序     

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：297kb
    • 提供者：weixin_38655484

  1. 《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 2

  2. Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： jupyter / Colab 转载请标明出处：https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html 资料下载，提取码：rscg 目录前言一、过滤器—补充二、课后练习—CNN三、实例细讲CNN小废话导入数据模型的构建数据预处理开始训练运行模型（这里用不了colab的可以跳过，看我的结果，也可以自己处理图片放入模型）中间各层的可视化清理内存四、课后练习五、结语 前言

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：786kb
    • 提供者：weixin_38738005

  1. PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法详解

  2. 本文实例讲述了PHP实现机器学习之朴素贝叶斯算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 机器学习已经在我们的生活中变得随处可见了。比如从你在家的时候温控器开始工作到智能汽车以及我们口袋中的智能手机。机器学习看上去已经无处不在并且是一个非常值得探索的领域。但是什么是机器学习呢？通常来说，机器学习就是让系统不断的学习并且对新的问题进行预测。从简单的预测购物商品到复杂的数字助理预测。 在这篇文章我将会使用朴素贝叶斯算法Clasifier作为一个类来介绍。这是一个简单易于实施的算法，并且可给出满意的结果。但

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-19
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：weixin_38736529

  1. Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

  2. 本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。 决策树的一些优势是: 便于说明和理解，树可以可视化表达； 需要很少的数据准备。其他技

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：271kb
    • 提供者：weixin_38737283

  1. 机器学习-源码

  2. 机器学习库 对于找到此仓库的任何可怜的灵魂，欢迎您！ 随附的是我在SDSM＆T的CSC 692期间编写的ML算法的集合。 正在安装 假设您已克隆存储库，那么我们可以从安装需求开始。 通过运行以下命令来执行此操作： pip install -r requirements.txt 完成后，您应该可以使用此ML包。 常用用法 对于软件包中的每种算法，您都需要了解3个函数。 初始化 在每种算法初始化时，通常都会有几个可选参数来修改模型的参数。 例如体重秤或时代。 要传递这些可选的修饰符，请像这样简单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42148975

  1. deploy-ml-model：使用flask和docker将简单的机器学习模型部署到AWS ec2实例-源码

  2. 将机器学习模型用作Web服务 使用和将简单的机器学习模型作为Web服务提供服务。 入门 使用Model_training.ipynb在上训练逻辑回归模型并生成一个腌制的模型文件（iris_trained_model.pkl） 使用app.py将推理逻辑包装在Flask服务器中，以将模型用作REST Web服务： 执行命令python app.py以运行flask应用程序。 转到浏览器，然后单击URL 0.0.0.0:80以获取消息Hello World! 显示。 注意：此时可能会收到权限错

  3. 所属分类：其它

  1. 端到端糖尿病预测应用程序使用机器学习：在这个项目中，目标是根据怀孕数量，胰岛素水平，年龄，BMI等各种特征来预测该人是否患有糖尿病-源码

  2. 使用机器学习的端到端糖尿病预测应用程序（MINI项目） 表中的内容 总览 在这个项目中，目标是根据各种特征来预测人是否患有糖尿病。 怀孕 胰岛素水平 年龄 BMI。 该项目中使用的数据集来自 。 “该数据集最初来自美国国立糖尿病与消化与肾脏疾病研究所。该数据集的目的是根据数据集中包含的某些诊断指标，诊断性地预测患者是否患有糖尿病。从更大的数据库中选择这些实例。特别是，这里的所有患者都是皮马印第安人遗产至少21岁的女性。” 并使用了简单的。 动机 动机是尝试进行端到端机器学习项目，并获得有关和o

  3. 所属分类：其它

  1. python机器学习算法实训 – （四）实现决策树

  2. 1.什么是决策树 决策树是一种树型结构，其中每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。 决策树学习是以实例为基础的归纳学习，通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于同一类。 简单来说，我们生活中随时会用到这样的判断方法，比如这样： 2.决策树的特点 决策树学习算法的最大优点是，它可以自学习 在学习的过程中，不需要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：363kb
    • 提供者：weixin_38617413

  1. Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用教程

  2. 本文实例讲述了Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用。分享给大家供大家参考，具体如下： 引言 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口，可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。 scikit-learn安装 python 中安装许多模板库之前都有依赖关系,安装 scikit-learn 之前需要以下先决条件: Python(>= 2.6 or &

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_38658085
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