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搜索资源列表

  1. dkm:动态内核匹配（DKM），用于对具有不合格特征的数据进行分类-源码

  2. 对不符合行和列的数据进行建模：以T细胞受体数据集为例 出版物已提交以供同行评审 西南大学人口与数据科学系助理教授JARED L OSTMEYER 介绍 统计分类器是数学模型，使用示例数据在预测标签的特征中查找模式。大多数统计分类器都假定要素像电子表格一样按行和列排列，但是许多类型的数据不符合此结构。序列是另一类数据的示例，这就是为什么此数据通常存储在文本文档中而不是电子表格中的原因。为了建立序列和其他不符合特征的统计分类器，我们开发了所谓的动态内核匹配（DKM）。 DKM类似于卷积网络中的最大

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  1. ms-keyrun:多物种模型keyrun文档，数据，分析-源码

  2. ms-keyrun 模型“键运行”定义为“使用最新数据更新的标准化模型运行，从而产生一致的输出”。 ICES小组WGSAM使用找到的标准定期审查多物种模型密钥运行。 该存储库记录了针对美国Georges Bank的多物种模型密钥运行的数据集和建模所做出的决策。 数据，方法文档，到模型代码存储库和结果的链接，以及最终的草稿也可以在此处找到。 模型密钥运行审查的目标日期是2021年10月，所有建模结果和文档将在2021年9月1日之前提交。 贡献者（按字母顺序） 法律免责声明 该存储库是科学产品

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：weixin_42131790

  1. NHSRdatasets:这是CRAN R软件包系统信息库的只读镜像。 NHSRdatasets —用于教育和培训的与NHS和医疗保健相关的数据。 主页-源码

  2. NHS R社区数据集 请访问： ： 数据源可重用 创建此软件包的目的是为了帮助NHS，公共卫生和相关的分析师/数据科学家学习使用R 它包含几个免费的数据集（目前仅一个），解释其结构的帮助文件以及其用法的vignette示例。 我们鼓励对该软件包做出贡献，既扩大了培训材料的范围，也作为对新R / github用户的开发的第一贡献。 请添加您认为可能有益于NHS R社区的相关免费开放源数据集。 安装说明 该软件包可在CRAN上获得，也可以通过此Github存储库从源代码安装开发版本。 您将需要

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：318kb
    • 提供者：weixin_42121086

  1. Akash_portfolio:我的数据科学档案-源码

  2. Akash_portfolio 我的数据科学档案 项目1 图像可视化•内置关键面部点检测模型。 •进行了图像增强和数据归一化•建立了深度残差神经网络关键面部表情检测模型。 •结合表情和关键点检测模型来预测面部表情。 项目二 肿瘤检测 医疗保健中的AI •进行基于MRI扫描的脑肿瘤检测和定位•从输入图像中进行图像分割，以了解并从像素级别的图像中提取信息，并训练神经网络以生成图像的像素掩码。 •通过医学成像提高疾病诊断速度和准确性 专案3 我能够创建精度为98％的SVM分类器。 是否进行了误差分析

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：713kb
    • 提供者：weixin_42099087

  1. Automated-Resume-Screening-System:使用机器学习的自动简历筛选系统（带有数据集）-源码

  2. 自动简历筛选系统（带有数据集） 一个网络应用程序，可通过分析简历和简历，显示最适合该职位的候选人并筛选出不适合的人来帮助雇主。 描述 使用推荐引擎技术，例如基于内容的协作，基于内容的过滤，以模糊匹配具有多个履历的职位描述。 先决条件 软件 textract == 1.6.3 要求== 2.22.0 烧瓶== 1.1.1 gensim == 3.8.0 sklearn == 0.0 PyPDF2 == 1.26.0 自动更正== 0.4.4 nltk == 3.4.5 宫缩==

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  1. Credit_Risk_Model_LoanDefaults:数据科学项目-源码

  2. 贷款违约的信用风险建模 项目概况 该项目旨在通过计算未偿还贷款的预期损失来衡量贷款机构（即商业银行）的信用风险。 信用风险是借款人不偿还贷款给贷方的可能性。 通过有效地衡量风险，贷方可以最大程度地降低其信用损失，同时最大程度地提高贷款借贷的收入。 对于银行而言，遵守要求其以足够的资本充足率开展业务的法规也至关重要，如果资本充足率较低，则将冒着经济体系稳定的风险。 信用风险的关键指标是预期损失（EL），它是通过将以下三个模型的结果相乘得出的结果：PD（违约概率），LGD（给定违约损失）和EAD（

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42144366

  1. analysis_tmdb_movies:选择Udacity的精选数据集之一，并使用NumPy和pandas对其进行调查。 完成整个数据分析过程，从提出问题开始，然后通过共享发现结束-源码

  2. analysis_imdb_movies 选择Udacity的精选数据集之一，并使用NumPy和pandas对其进行调查。 完成整个数据分析过程，从提出问题开始，然后通过共享发现结束。 评估 使用项目专栏评论我们的项目。 提交 这里要包括的内容： 包含我们分析的PDF或HTML文件。 该文件应包括：一个注释，用于指定要分析的数据集；对所提出问题的说明；对调查这些问题所做的工作的描述；与我们所做工作有关的任何数据的文档摘要统计数据和绘图，用于传达最终结果。我们使用的代码执行我们的分析。 如果我

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42144199

  1. harvester:美联社开发的协作数据收集工具-源码

  2. AP收割机 AP Harvester是一个开放源代码的协作数据收集平台，旨在帮助新闻编辑室以新闻的速度收集结构化数据。 我们构建它的目的是降低启动新数据收集项目的障碍，以便您可以更快地了解故事。 AP Harvester是架构驱动的，这意味着您定义了要收集的数据集的结构，并且Harvester会自动呈现用户友好的表单，供一组报告者在收集数据时通过该表单输入数据。 它的构建具有灵活性和透明性，可让您适应数据收集需求的变化。 AP Harvester使用Google表格作为数据存储机制，这意味

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    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：310kb
    • 提供者：weixin_42109639

  1. Time_Complexity_Analysis_of_Various_Searching_and_Sorting_Algorithms:数据结构项目-源码

  2. 各种搜索和排序算法的时间复杂度分析 数据结构项目：通过使用以下算法的不同数据集，使用Python进行时间复杂度分析： -线性搜索-二进制搜索-插入排序-气泡排序-选择排序

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 头像图像生成器：我们努力将逼真的功能从真实面Kong的照片转换为头像样式。 使用PyTorch，Weights＆Biases，Flask API，Docker和ReactJS的端到端ML应用程序，该应用程序是通过AWS部署的-源码

  2. 头像图片生成器 面Kong域 生成的卡通 基于XGAN论文： ://arxiv.org/abs/1711.05139 问题 此回购旨在解决给人以面部表情的情况下生成卡通的艰巨问题。 这是一个图像到图像的翻译问题，涉及许多经典的计算机视觉任务，例如样式转换，超分辨率，着色和语义分割。 同样，这是一个多对多映射，这意味着对于一个给定的面Kong，有多个有效的卡通，对于一个给定的动画片，也有多个有效的卡通。 数据集 人脸数据集：我们使用牛津大学的VggFace数据集（ ） 卡通数据集：我们使

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：59mb
    • 提供者：weixin_42105169

  1. 学生成绩分析：学生成绩数据集分析-源码

  2. 学生成绩分析 学生成绩数据集分析 FCC-BUAP数据集的基础数据分析。 优胜劣汰的案例研究，综合实绩研究，学生表现分析.pdf Nombre del数据集：学生成绩数据集 说明：此数据用于评估两所葡萄牙学校的中等学生的学习成绩。 数据属性包括学生成绩，人口统计学，社会和学校相关特征，并通过使用学校报告和调查表进行收集。 提供了两个有关两个不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。 在[Cortez and Silva，2008]中，两个数据集是在二进制/五级分类和回归任务下

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：272kb
    • 提供者：weixin_42128141

  1. 94870：这是我的公开讲故事的数据集类-源码

  2. 94870 这是我通过数据讲故事的公开作品集 关于我 我是建筑管理课程的学生，重点是房地产设计，开发和金融。 我希望学习什么 我希望补充我在GIS课上获得的技能，该项目位于 文件夹 我会在这里添加一些很酷的东西！

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 大数据处理器2-源码

  2. BigDataProcessor2（BDP2）是插件，用于交互式处理TB大小的图像数据。 BDP2使用进行渲染，并使用库进行图像处理。 该BDP2是新版本 。 主要特点： TB大小的图像数据的 TB大小图像数据的 脚本支持 BDP2中的延迟处理工作流程的示意图：虚线箭头表示延迟计算，其中仅处理当前查看的图像平面。 即使对于TB大小的图像数据，也可以在几分钟内配置完整的数据浏览，数据选择和数据处理工作流程。 只有最后一次保存到磁盘需要处理整个数据集，并且将花费相应的长时间（长达数小时）。

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：215mb
    • 提供者：weixin_42119866

  1. 辐射数据集网站-源码

  2. 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参

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  1. 通过数据集-源码

  2. 威盛数据集 该存储库包含： 将VIA数据集与两个任务一起使用的过程：对象检测和语义分段。 如何实现到您的自定义数据集中。 下载数据集 文献资料 物体检测 对象检测文件夹包含：数据集文件夹，两个文件.csv（test.csv，train.csv）。 train.csv具有12,764张图像，而test.csv具有2561张图像。 .csv的结构： 文档名称 最小 伊敏 最大值 最大值 班级号 00072.jpg 148 53 159 63 4 在对象检测任务中，我们有6个交通标

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：206kb
    • 提供者：weixin_42157188

  1. 星巴克分析：星巴克数据集分析-源码

  2. 星巴克分析：预测某人是否会响应报价。 目录 项目动机 我很好奇如何通过使用星巴克数据集找到客户想要的首选商品。 描述 公司向客户发送要约时面临的主要问题之一是公司不知道客户会优先选择哪个要约。 因此，公司发出报价时不知道客户想要什么报价。 该项目预测报价是否由单个客户响应。 这意味着公司可以实施此预测，以帮助公司找到单个客户首选的报价并正确发送报价。 该项目实现了XGBoost分类器和星巴克数据集来训练模型。 该项目实现了XGBoost分类器和星巴克数据集。 星巴克数据集包括投资组合，配置文

  3. 所属分类：其它

  1. 美国，日本和越南的数据科学状况-源码

  2. 美国，日本和越南的数据科学 在该项目中，分析了三个国家（美国，日本和越南）的数据科学情况。 数据收集自和Kaggle ML＆DS Survery。 Kaggle的ML和DS状态调查是当今有关机器学习和数据科学状况的最全面的数据集。 因此，对合并数据进行了深入分析。 通过比较美国，日本和越南的各种数据科学家的信息，该项目旨在更好地了解数据科学的现状。 该项目的结构分为两个主要部分。 关键结果 总共分析了来自美国，日本和越南的9343名参与者。 从分析获得的结果总结如下。 （1）在日本和越南，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：709kb
    • 提供者：weixin_42121272

  1. 数据分析最终-源码

  2. 数据分析最终 在此存储库中，我分析了3个不同月份的公司实际数据集。 我使用了pandas，numpy，matplotlib和pylab库进行分析。 通过不同的图和图，可以提取有意义的见解，这可能有助于提高公司的收入。

  3. 所属分类：其它

  1. tesseract：用于Google硬纸板和oculus VR的虚拟现实4D多维数据集:sunglasses:-源码

  2. VR Tesseract 虚拟现实4D多维数据集，可通过Google Cardboard查看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：636mb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. Chatette：受Chatito启发，Rasa NLU的强大数据集生成器-源码

  2. 聊天室 Rasa NLU的数据生成器 • • •• Chatette是一个Python程序，为给定模板文件的生成训练数据集。 如果您想为自然语言理解任务制作示例数据的大型数据集，而又不费吹灰之力，那么Chatette是适合您的项目。 具体来说， Chatelet实现了一种特定于域的语言（ DSL ），该语言允许您定义模板以生成大量的句子，然后将其保存为Rasa NLU的输入格式。 使用的DSL几乎是Rodrigo Pimentel创建的优秀项目的超集。 （注意：DSL实际上是Rasa N

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42169674
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