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搜索资源列表

  1. ml-skeleton-py:最佳实践的第一个项目模板，可让您开始新的机器学习项目-源码

  2. 注意：这是最佳做法的第一个项目模板，可让您开始新的机器学习项目。 有关如何使用它的更多信息，请查看 。 随意使用它最适合您 :rocket: PROJECT NAME 专案： client name 客观的 ADD OBJECTIVE OF CASE 探索性结果 SHORT SUMMARY AND LINK TO REPORT 建模结果 SHORT SUMMARY AND LINK TO REPORT 用法 ADD EXPLANATION 配置 RELEVANT INFO ON CON

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：27mb
    • 提供者：weixin_42097450

  1. 机器学习课程：机器学习精简入门教程-源码

  2. 机器学习课程 读本人更多原创文章，欢迎关注微信订阅号 欢迎关注我的另外两个github项目 机器学习精简入门教程 （2016-04-01） （2016-04-30） （2016-05-30） （2016-05-30） （2016-05-31） （2016-06-01） （2016-06-01） （2016-06-01） （2016-06-02） （2016-06-02） （2016-06-03） （2016-07-29） （2016-08-03） （2016-08-03） （2016-08-06

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_42116734

  1. 青柠：青柠：解释任何机器学习分类器的预测-源码

  2. 酸橙 该项目旨在说明机器学习分类器（或模型）的功能。 目前，我们支持使用称为lim的程序包（对本地可解释的模型不可知的解释的简称）来解释针对文本分类器或作用于表（数字或分类数据的numpy数组）或图像的分类器的各个预测。 石灰是基于提出的工作（）。 这是促销视频的链接： 我们的计划是添加更多软件包，以帮助用户理解机器学习并与之进行有意义的交互。 Lime可以解释具有两个或更多类的任何黑匣子分类器。 我们所需要的就是分类器实现一个函数，该函数接收原始文本或numpy数组，并为每个类输出概率。

  3. 所属分类：其它

  1. 机器学习系统设计：有关练习的机器学习系统设计的小册子-源码

  2. 机器学习系统设计 阅读这本小册子。 本手册涵盖了设计机器学习系统的四个主要步骤： 项目设置 数据管道 建模：选择，培训和调试 服务：测试，部署和维护 它带有指向实用资源的链接，这些资源更详细地解释了每个方面。 它还建议由大型技术公司的机器学习工程师编写的案例研究，这些工程师已经部署了机器学习系统来解决实际问题。 最后，该手册包含27项开放式机器学习系统设计问题，这些问题可能会在机器学习面试中提出。 这些问题的答案将发表在《机器学习访谈》一书中。 您可以在GitHub上这些问题并为社区做出贡

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  1. 机器学习：多个机器学习项目-源码

  2. 机器学习 多个机器学习项目 机器学习技术的理论和实践方面，使计算机系统能够从经验中学习。 研究的方法包括 概念学习 决策树学习 神经网络 贝叶斯学习 基于实例的学习 遗传算法 规则学习 分析学习 强化学习

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  1. ML_Mini_Projects：Springboard的机器学习迷你项目-源码

  2. ML_Mini_Projects Springboard的机器学习迷你项目 该存储库包含四个由通用ML方法组成的机器学习微型项目。 以下是每个项目的简短说明： 线性回归：以波士顿住房数据为例说明线性回归模型。 Logistic回归：关于体重-身高数据的性别分类示例。 朴素贝叶斯：使用多项朴素贝叶斯对电影分级进行文本分析。 Clusternig：基于客户对营销能力的响应的K-Means算法，用于客户聚类。

  3. 所属分类：其它

  1. 传感器故障检测：现实世界机器学习项目-源码

  2. 传感器故障检测 分类问题陈述： 建立基于给定训练数据的预测晶圆传感器质量的分类方法。 资料说明： 客户端将在给定位置分批发送多组文件中的数据。 数据将包含晶片名称和每个晶片的590列不同传感器值。 最后一列将为每个晶圆提供“好/坏”值。 “好/坏”列将具有两个唯一值+1和-1。 “ +1”代表不良晶片。 “ -1”代表好晶片。 除了培训文件，我们还需要客户端提供一个“ schema”（事实来源）文件，其中包含有关培训文件的所有相关信息，例如： 文件名，文件名中的日期长度值，文件名中的

  3. 所属分类：其它

  1. horovod：修改horovodhorovod以支持nic切换-源码

  2. 霍罗沃德 Horovod是针对TensorFlow，Keras，PyTorch和Apache MXNet的分布式深度学习培训框架。 Horovod的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。 Horovod由（LF AI）托管。 如果您是一家致力于在人工智能，机器和深度学习中使用开源技术的公司，并希望在这些领域中支持开源项目的社区，请考虑加入LF AI基金会。 有关谁参与其中以及Horovod如何扮演角色的详细信息，请阅读LF AI 。 内容 完整的文档和API参考发布在 。 该项目的主要动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42127020

  1. 学习计算机科学：通过编程实践从网络资源中学习数据结构，算法，机器学习和各种计算机科学构造-源码

  2. 学习计算机科学 概述 通过编程实践从网络资源中学习数据结构，算法，机器学习和各种计算机科学构造。 [更多项目元数据徽章。 更多CI / CD徽章。] 项目 文档 关联 元数据 项目管理 产品 文档 关联 安装 用法 发展 文档 关联 设计与建筑 要求 测验 CI / CD 贡献 链接 笔记 我未必能解决存储库中的问题。 目标是学习。 有时为了节省时间，这涉及了解现有解决方案，而不是花费过多的时间自己尝试解决问题。 在适当的地方，我提供了原始解决方案的参考。 此存储库中的问题不是唯

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42164931

  1. 机器学习的挑战-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。 这将是用于测试您的准确性和用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！ 但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：687kb
    • 提供者：weixin_42131352

  1. 很棒：很棒的资源集合:smiling_face_with_sunglasses:-源码

  2. 惊人的 自由获取知识是一项基本*。 知识是人类潜力，自由和机会的基础，每个人都应不受任何限制地免费获得知识。 各种资源，个人笔记等。我觉得很有趣。 具有“ Awesome”资格的项目列表 -精选的很棒的Microsoft Azure安全性工具，指南，博客和其他资源的列表。 一个简单的命令行工具，可为您提供精美的命令行界面，以深入到Awesome列表中。 -CVE PoC的精选列表。 出色的-目前包含8000多个开放源代码存储库，并且分类不佳。 -精选的设计资源。 在社区实验

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  1. 数据科学组合：数据科学项目组合-源码

  2. 数据科学组合（建设中） 包含数据科学项目组合的存储库。 以Jupyter笔记本的形式呈现。 有关我的专业经验的更多详细信息，请访问 机器学习 监督 目标 预测新情况下的现象行为（测试数据）。 研究解释变量和答案之间的关系。 检查预测的质量。 线性回归 简短说明：建立标量响应与一个或多个说明变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法 应用程序：分析产品销售的营销效果，定价和促销，评估金融服务或保险领域的风险，根据价格，趋势线等来预测产品的销售情况。 示例：：一种机器学习模型，用于预

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：833kb
    • 提供者：weixin_42118160

  1. 分类：梅蒂斯项目3-源码

  2. 预测定期存款注册 我使用了几种机器学习算法，以使用UCI的银行营销数据集来预测定期存款注册。 预测谁会签约的目的是通过更加关注可能签约的潜在客户，同时减少与那些不太可能创建帐户的客户联系所花费的时间，从而整体提高电话营销活动的效率。 在可以找到我的建模，模型选择和数据解释过程的摘要。 SQL，探索，数据清理： 我首先创建了一个postgresql数据库，以完成一些初步的数据探索，例如看一下电话销售活动期间进一步的联系不再产生任何定期存款签约以及哪些职业签约数量最多的点。 我检查了空值并删除了重

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  1. 画廊：BentoML示例项目画廊-源码

  2. BentoML画廊 这是机器学习项目的集合，展示了如何使用运送经过训练的机器学习模型以用于生产中的模型服务。 使用BentoML构建的示例项目 Scikit学习 情绪分析 | | 具有自定义WebUI的虹膜分类器 | | 使用JsonInput的多个模型-Google | | 火炬 时尚MNIST- | | CIFAR-10图像分类 | | Tensorflow Keras 时尚MNIST- | | 文字分类 | | 有毒评论分类器 | | Tensorflow 2.0

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  1. 端到端机器学习项目：此存储库包含机器学习项目，涉及从数据收集到部署的步骤-源码

  2. 机器学习 :pushpin: 介绍 在大多数情况下，机器学习仅限于相同的调用，拟合，预测循环。 而ML实际上不止于此。 该存储库将是一个包含多个ML项目的地方，其中涉及从数据收集到最终模型部署的所有步骤。 每个项目都有一个附加的自述文件，该文件将说明在您自己的系统上重新创建该项目所要遵循的步骤。 内容 数据收集（当前或已删除） 数据清理 数据整理 数据分析 数据可视化 EDA 离群值检测 创建ML模型 模型的部署 项目完成 更多项目即将推出。 放一个 :star: 如果你喜欢的话。

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42116681

  1. scikit-multiflow：一个机器学习包，用于以Python传输数据。 河的另一个祖先-源码

  2. scikit-multiflow是一个机器学习包，用于在Python scikit-multiflow传输数据。 和正在合并到一个名为的新项目中。 我们认为这两个项目具有相同的愿景。 我们认为，集中资源而不是重复工作将使双方受益。 我们也有信心，这将使两个社区受益。 将会有更多的人从事新项目，这将使我们能够更有效地分配工作。 因此，我们将能够使用更多功能并提高项目的整体质量。 这两个项目将停止积极发展。 这两个项目的代码都将继续公开提供，尽管开发仅侧重于过渡期间的小规模维护。 新软件包的体

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  1. 枪弹检测系统的实时实现：枪弹检测系统的实时实现-源码

  2. 枪击检测系统的实时实现 这是国际电联电子工程系的EE512机器学习学期项目。 第一：数据集合并，探索和特征提取笔记本 合并来自多个来源的数据 初始数据集探索 特征提取 第二名：训练Muliple Models笔记本 提取更多功能 火车测试拆分 应用PCA 火车模型 训练有素的模型：[GPU用于神经网络（Nvidia Geforce GTX 970和1070）]： 神经网络 卷积神经网络 隔离林（异常检测） OneClass SVM（异常检测） 自动编码器（异常检测） 主管： 小组成员：

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：46mb
    • 提供者：weixin_42168745

  1. Predict-Something-ML-Prediction-App：此存储库是为生产部署多个机器学习应用程序的工作-源码

  2. 预测Web应用程序 :people_with_bunny_ears: 感谢通过他的YouTube频道提供的指导！ :people_with_bunny_ears: 我对 ，Nachiketa Hebbar和的开源贡献表示感谢，这为该项目提供了基本的指导和启发。 这只是使用flak和heroku部署机器学习项目的一种努力。 在这里，我开发了一个预测Web应用程序，该应用程序使用机器学习的概念对各种医学预测（例如心脏异常，癌症，糖尿病）以及一些多类预测（例如虹膜，玻璃类型和森林火灾预测等）进

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  1. real_estate_machine_learning：使用机器学习为布达佩斯的房地产市场建模-源码

  2. 匈牙利布达佩斯的房地产市场 房地产市场正在蓬勃发展，尤其是匈牙利首都布达佩斯，房地产价格相对于去年的价格成倍增长。 在目前的情况下，个人对其财产的价值感兴趣，这是很难估计的，因为它取决于多个因素。 目的 在这个项目中，我正在通过建立一个机器学习模型来估计供应商在布达佩斯出售和出租的给定房地产的公平要约价格，从供应方着手解决这个问题。 该项目的输出是一个有监督的离线回归模型，该模型可以根据给定的输入来计算属性的报价。 有监督：期望值是已知的。 例如房地产价格可用 离线：该模型不是实时学习，而是基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_42099151

  1. MLW：制作和（再训练）机器学习和深度学习模型-源码

  2. ML工作台 制作和（再训练）机器学习和深度学习模型。 ML Workbench是供Data Scientist使用的开源机器学习和人工智能平台，可以更快地解决业务问题，构建原型并将其转换为实际项目。 建模器可帮助您从数据准备到模型构建和部署，该工具支持无需单行代码即可运行的多种算法。 基于Web的工具具有各种组件，这些组件可以帮助具有不同技能水平的数据科学家执行多个模型构建任务，并提供可以部署的PMML文件，这些文件可以作为REST服务托管。 ML Workbench允许用户以最少的代码环

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：92mb
    • 提供者：weixin_42120997
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