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  1. 机器学习-15. Keras深度学习框架

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：669mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：676mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：956mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
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    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-12. TensorBoard可视化

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：351mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-11. DNN深度神经网络手写图片识别

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十一章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：505mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-09. 深度学习、TensorFlow安装和实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow

  3. 所属分类：机器学习

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    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-08. 密度聚类、谱聚类

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第八章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
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    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：673mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：476mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-05. 分类器项目案例和神经网络算法

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第五章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：939mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：878mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：768mb
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-02. 线性回归深入和代码实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：968mb
    • 提供者：suolong123

  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. Predictive-Analytics：该项目的目的是开始使用Predictive Analytics。 该项目的目标是从头开始实施预测分析算法，并创建一个Scikit学习预测分析管道，并使用Matplotlib进行可视化-源码

  2. 预测分析 该项目的目的是开始使用Predictive Analytics。 该项目的目标是从头开始实施预测分析算法，并创建Scikit学习预测分析管道并使用Matplotlib进行可视化。 第1部分机器学习算法的实现●实施K-最近邻和随机森林的监督学习算法●使用PCA实施降维●实施K均值聚类●在簇的平方和内实施评估措施的准确性，召回率，精度 PART-2用于机器学习的Scikit-Learn管道●使用Scikit-learn库，实施监督学习算法SVM，Logistic回归，决策树，KNN ●使

  3. 所属分类：其它

  1. Python决策树可视化代码.zip

  2. id3算法创建决策树，用matplotlib库实现决策树可视化（机器学习入门）

  3. 所属分类：其它

  1. ML-Starter-Pack：从sctrach编写的机器学习算法的集合-源码

  2. ML-入门包 1.人工神经网络（ANN） 它包含一个用Python从头实现的人工神经网络。 2.关联规则学习（先验方法） 关联规则学习是一种基于规则的机器学习方法，用于发现大型数据库中变量之间的有趣关系，旨在使用一些有趣程度来识别在数据库中发现的强大规则。该文件夹包含一个说明该算法的.py文件。 3.决策树分类器 决策树学习使用决策树（作为预测模型）从对项目（在分支中表示）的观察到对项目目标值（在叶子中表示）的结论。 它包含以下实现1.雨量预测决策树2.基本决策树3.虹膜数据集的决策树可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42131728

  1. 机器学习-决策树实现可视化

  2. 机器学习- 决策树实现可视化 要安装库sklearn，pandas，graphviz在cmd中安装 pip install sklearn pip install pandas pip install graphviz 下载graphviz，装环境变量 下载网址：在下载的时候有点慢https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html 安装环境变量： 在我的环境变量里添加你下载包的位置 然后在系统环境变量里添加 简单

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：350kb
    • 提供者：weixin_38581447

  1. 机器学习：决策树(三)——决策树的可视化

  2. 一、简介     对于自己实现的决策树，我们可以使用matplotlib将其可视化，见下。     其中create_plot可以生成最终的图，其中Tree是树结构，如果你的决策树直接用字典类型存储的化，可以适当修改其中的代码，大概的思路是不变的。     retrieve_tree()函数是手工生成两棵树，以便测试查看。 二、实现 #%% import matplotlib.pyplot as plt #%% class Tree(object): def __init__(self

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：55kb
    • 提供者：weixin_38548421
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