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  1. HandwriteRecognizerCourse:手写识别机器学习课程源码-源码

  2. 手写识别器课程 手写识别机器学习课程源码 原始码和视频教程 国际通用课程 国内知名 视频教程： : 课程目录 sklearn是一个强大的机器学习库，本套课程的目的就是在一周之内教会您使用机器学习技术。 第一章手写识别效果演示本课程讲解如何使用人工智能实现手写识别功能第一节手写识别实例演示 第二章Python运行环境与开发环境的安装与配置本章介绍Anaconda环境，讲解如何在OS X系统中和Windows系统中安装和使用Anaconda，并讲解如何在OS X系统中和Windows系统中安装与

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  1. pipelines:Kubeflow的机器学习管道-源码

  2. SDK： Kubeflow管道服务概述 是一个机器学习（ML）工具箱，专用于简化，可移植和可扩展地在Kubernetes上部署ML工作流。 Kubeflow管道是使用Kubeflow Pipelines SDK构建的可重用的端到端ML工作流。 Kubeflow管道服务具有以下目标： 端到端编排：启用并简化端到端机器学习管道的编排 轻松进行实验：让您轻松尝试各种想法和技术，并管理各种试验/实验。 易于重用：使您可以重用组件和管道以快速将端到端解决方案拼凑在一起，而无需每次都重新构建。 文献

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  1. machine-learning-python：使用Python进行机器学习的演示-源码

  2. 机器学习Python AI / ML不再是理想技术，而是必需品。 根据Gartner，到2024年，尝试实施ML的所有公司中将有75％投入使用。 该POC的algorithm文件夹下已涵盖了各种ML算法。 这些是Jupyter笔记本。 运行Anaconda-> Jupyter->选择.ipynb。 Jupyter快捷方式： ctrl + Enter：运行命令集 alt + Enter：运行命令集，并在下面为下一组命令插入一个新框。 人工智能，机器学习与深度学习 AI：将类似于

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：weixin_42097819

  1. STAT-724：数据科学和机器学习简介-源码

  2. STAT-724 数据科学与机器学习简介 描述： 该课程从统计学的角度概述了数据科学及其核心机器学习模型和算法。 它提供了有关这些方法如何工作以及如何将统计模型应用于分析大型数据集的详细知识。 重点是分类和回归（所谓的监督学习）以及聚类和异常检测（无监督学习）的重要任务。 数据分析友好的方法要求使用良好的统计软件。 Python是目前最流行的Data Science开源脚本语言，将用于分析和建模。 语法和环境将进行足够详细的讨论。 也将提供Python（和R）代码。 必修课本： [ISL

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：56mb
    • 提供者：weixin_42121725

  1. Machine_Learning：Python中的我的机器学习代码-源码

  2. *笔记： 问）我们必须针对哪些模型使用特征缩放？ A）到目前为止，我们不必将其用于“简单/多重/多项式回归”。 我们也不要将其用于“决策树/随机森林回归”，因为它没有任何意义，因为这些模型仅基于一次又一次地拆分数据，而不是基于特定的数学方程式。 我们也不必“对Logistic回归分类进行必要的使用”，但是使用它可以提高模型的性能（所以我在代码16中使用了它）。 “ KNN分类”和“ SVM（SVC）分类”以及“内核SVM（SVC）分类”和“决策树/随机森林分类”也相同。 但是，我们必须将其

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  1. ml-with-python：使用python进行机器学习包含使用python的机器学习教程-源码

  2. 带有Python的ml 使用python的机器学习教程

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：152mb
    • 提供者：weixin_42175776

  1. MachineLearning：使用Python进行机器学习-源码

  2. MachineLearning：使用Python进行机器学习

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_42103128

  1. Breast_Cancer_CADx：监督式机器学习算法可预测乳腺癌的诊断-源码

  2. 乳腺癌CADx 监督式机器学习算法可预测乳腺癌的诊断 乳腺癌是美国女性死于癌症的第二大主要原因。 早期发现与更好的预后密切相关。 乳房X线照相术是检测的第一线，但并不完美。 乳房X光检查的假阴性率为8-10％，由于某些异常情况不会影响女性的健康，因此很难确定癌症的严重程度或类型。 因此，进行活检以确认诊断。 细针穿刺是最简单，最常见的活检类型。 这项研究测试了各种监督的机器学习算法，以确定使用定量，连续的数据预测乳腺癌诊断最准确的算法。 威斯康星州乳腺癌数据集用于训练和测试三种机器学习模型

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：558kb
    • 提供者：weixin_42116058

  1. 使用PyTorch进行深度学习：“使用PyTorch进行深度学习：零到GAN”-源码

  2. 使用PyTorch进行深度学习 “使用PyTorch进行深度学习：零到GAN”。 本课程由机器学习的项目管理和协作平台Jovian.ml教授。 教学大纲 该课程分为6个模块，将通过视频讲座和交互式Jupyter笔记本电脑进行为期6周的教学。 每个讲座将持续2个小时左右。 第1单元：PyTorch基础知识-张量和渐变 Jupyter笔记本简介和Python数据科学 在PyTorch中创建向量，矩阵和张量 张量运算和梯度计算 PyTorch与Numpy的互操作性 单元2：线性回归和梯度下降 使用T

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  1. 使用Python进行机器学习的实用介绍：IBM-EDX仪表板课程ID； ML0101EN-源码

  2. 使用Python进行机器学习的实用介绍：IBM-EDX仪表板课程ID； ML0101EN

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：777kb
    • 提供者：weixin_42117267

  1. mlpy：使用Python进行机器学习的亲身实践研讨会-源码

  2. 快速开始 研讨会代码可在。 您可以通过单击“启动活页夹”按钮在云中运行笔记本（无需安装）： 为什么 对于那些难以开始使用Python进行机器学习的人 描述 该动手实践研讨会基于 了解如何从有监督和无监督的学习开始，以发现见解并预测未来趋势。 研讨会将涵盖以下核心主题： 应用领域 有监督与无监督学习 预测 机器学习的应用 用于机器学习的Python库 有监督与无监督学习 线性回归 非线性回归 评价 线性回归 非线性回归 模型评估方法 K最近邻居 决策树 逻辑回归 K最近邻居 决策树

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：103mb
    • 提供者：weixin_42181693

  1. datacamp-machine-learning-scikit-learn：作为DataCamp的“使用Python的机器学习Track”轨迹的一部分，我所做的所有工作-源码

  2. 1-监督学习 在本课程中，您将学习如何使用Python执行监督学习，这是机器学习的重要组成部分。 您将学习如何建立预测模型，如何调整其参数，以及如何在使用现实世界数据集的同时始终了解未见数据的性能。 您将使用scikit-learn进行此操作，这是Python最受欢迎和用户友好的机器学习库之一。 Jupyter笔记本 2-无监督学习 无监督学习涵盖了机器学习中的各种技术，从聚类到降维再到矩阵分解。 在本课程中，您将学习无监督学习的基础知识，并使用scikit-learn和scipy实现基本算法。

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  1. overwatch_player_DA：使用Python进行数据分析和机器学习：使用ECDF和ANOVA进行EDA，相关和回归分析，数据标准化和特征工程，通过scikit-learn支持向量回归（包括模型选择，网格搜索和特征重要性）-源码

  2. overwatch_player_DA：使用Python进行数据分析和机器学习：使用ECDF和ANOVA进行EDA，相关和回归分析，数据标准化和特征工程，通过scikit-learn支持向量回归（包括模型选择，网格搜索和特征重要性）

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  1. 数据科学Python：使用Python进行数据科学分析和可视化-源码

  2. Python数据科学 描述 用于在Python中进行数据分析的数据科学脚本的集合。 另请参阅我相关的资料库 ，其中包含许多机器学习算法的实现，包括回归，分类和聚类。 该算法以两种方式实现：从Python开始使用Scikit Learn函数。 使用的Python库： 脾气暴躁的 西皮 Scikit学习 大熊猫 海生 Matplotlib 安装 要安装所有库，请运行“ install.txt”文件中的命令。 这些是： sudo apt-get install python-pip sudo

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：231kb
    • 提供者：weixin_42104778

  1. 使用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习：《用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习动手》一书的随附代码。 Tarek Amr编写的在Python中实现有监督和无监督机器学习算法的实用指南-源码

  2. 使用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习：《用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习动手》一书的随附代码。 Tarek Amr编写的在Python中实现有监督和无监督机器学习算法的实用指南

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  1. 使用Python进行机器学习：此存储库包含使用Python完成的各种机器学习示例-源码

  2. 使用Python进行机器学习：此存储库包含使用Python完成的各种机器学习示例

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：423kb
    • 提供者：weixin_42127020

  1. machine_learning_from_scratch_matlab_python：Python中的矢量化机器学习:snake:从头开始-源码

  2. 从头开始使用Python进行机器学习 向量化的Python :snake: 仅使用 ， 和与octave / matlab中提供的和个人完成的代码尽可能相似的代码，这是斯坦福大学出色的Coursera机器学习课程的一部分。 该课程由（ ）讲授，并且是出色的推广者，这是一种罕见的组合。 本课程帮助我写了一个博客，回答以下问题 监督学习 给定一组标记的观察值，找到一个函数f，该函数可用于将类别或值分配给看不见的观察值。 预测应该类似于真实标签。 回归 在回归问题中，我们试图预测连续输出中的结果

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：92mb
    • 提供者：weixin_42129797

  1. 使用Python进行机器学习：涵盖各种机器学习技术的实践和教程式笔记本-源码

  2. Python机器学习Jupyter笔记本（ ） Tirthajyoti Sarkar博士，加利福尼亚州弗里蒙特（） 还要检查我策划的这些超级有用的回购协议 要求 Python 3.6+ NumPy（ pip install numpy ） 熊猫（ pip install pandas ） Scikit-learn（ pip install scikit-learn ） SciPy（ pip install scipy ） Statsmodels（ pip install statsmo

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：90mb
    • 提供者：weixin_42116596

  1. Python工作坊中的机器学习：我的研讨会使用python语言实现不同算法的机器学习-源码

  2. Python工作坊中的机器学习 我的机器学习研讨会使用python语言实现不同算法（伊朗大不里士大学，2017年）。 内容 第1部分：使用现有软件包进行机器学习（第1至5周） 第01周和第02周： Numpy和Matplotlib软件包简介 第03周和第04周：使用Scikit Learn进行监督学习 第05周：使用Scikit Learn进行无监督学习 第2部分：实现我们的机器学习算法和模型（第5周至第10周） 第六周：线性分类 第07周：实现损耗功能（Softmax损耗和SVM损耗）

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：36mb
    • 提供者：weixin_42131633

  1. 使用Python进行机器学习：用于理解核心概念的小型机器学习项目。 给星星:glowing_star:如果有帮助的话。 奖金：面试银行来了..！-源码

  2. Python机器学习 小型机器学习项目，以了解核心概念（顺序：从最早到最新） 使用带有新闻组20数据集的潜在Dirichlet分配进行主题建模，并使用Python和Scikit-Learn实现 在MNIST数据集上实现了用Keras构建的简单神经网络 使用线性回归的Google股票价格预测 实现了一个简单的社交网络来学习Python基础 实施Naives Bayes分类器以过滤SpamAssasin公共语料库上的垃圾邮件 使用Keras和Scikit-Learn的银行数据集的客户流失预测模型

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：734kb
    • 提供者：weixin_42109545
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