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  2. 决策树分类器虹膜数据集 此应用程序根据其萼片和花瓣的尺寸来预测鸢尾花的类型。 您可以使用streamlit库来构建它的web应用程序。 脚步: 在您的终端上安装streamlit库,通过-pip安装streamlit 编写ML代码并将其保存在.py扩展名中,以便可以在终端上运行它。 在您的终端中,转到文件保存的路径,然后执行写简化的运行filename.py。 贡献者 阿米亚·贾朱瓦尔(Ameya Jajulwar)
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  2. 使用numpy实现的MLP神经网络库 一般的 这是一个功能齐全的前馈神经网络库。 实现的功能有: 损失函数:交叉熵,均方误差 层:线性,S形,ReLU 具有正向和反向传播的网络 一个热编码标签的功能 混淆矩阵可视化器 有两个演示来演示库的功能: 虹膜数据集分类器 手写数字(mnist)分类器 代码中有很多注释来解释细节 需求 python 3.x 麻木 matplotlib 安装 要安装所需的依赖项: make install 。 演示(iris数据集) 要运行演示: python3
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    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:weixin_42118011
  1. 虹膜数据集分类器-源码

  2. 虹膜数据集分类器 线性代数II的最后工作 Objetivos: 钙质对线性系统的抗拒能力超出了PLU +反替代 Calcular aDecomposiçãoSVD Calcular aDecomposiçãoEspectral 等级分类法 FuncionamentoBásico:
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  1. Iris-Inference-Web-Service:该项目包含用于通过fastAPI接口为在Iris数据集上训练的XGBoost多类分类器提供服务的代码-源码

  2. 虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码,并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务,此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令,可以使用pipreqs提取需求: pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose: d
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    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:48kb
    • 提供者:weixin_42119281
  1. KNN-on-Iris-数据集:将KNN分类器应用于Iris数据集的简短示例-源码

  2. 虹膜上的KNN数据集 将KNN分类器应用于Iris数据集 将KNN分类器(使用Sklearn)应用于Iris数据集的简单示例
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    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:41kb
    • 提供者:weixin_42128676
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  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
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    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:16mb
    • 提供者:weixin_42131728
  1. Repo-2017:使用Keras和Theano进行机器学习,NLP,深度学习和强化学习中的Python代码-源码

  2. 数据科学中的Python代码 NLP,深度学习,强化学习和人工智能中的代码 欢迎来到我的GitHub存储库。 我是一名数据科学家,并且用R,Python和Wolfram Mathematica编写代码。 在这里,您将找到我开发的一些机器学习,深度学习,自然语言处理和人工智能模型。 在我的投资组合中可以看到模型的输出: : 模型中使用的Keras版本:keras == 1.1.0 音频自动编码器是一个模型,在该模型中,我压缩了音频文件,并使用自动编码器来重建音频文件,以用于音素分类。 协
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    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:41mb
    • 提供者:weixin_42175776