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  1. 逻辑回归算法.md

  2. 机器学习之逻辑回归原理,重要参数penalty & C,调用sklearn库实现,梯度下降推导。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-10-18
    • 文件大小:18kb
    • 提供者:aijiankeji
  1. Flink笔记.md

  2. 首先大数据存储和分析引擎Hadoop自2006年诞生。谈及Hadoop大家自然不会对 MapReduce感到陌生,它将计算分为两个阶段,分别为 Map 和 Reduce。MapReduce计算框架虽然借鉴了函数式编程和矢量编程的思想完成了分布式计算。但不得不承认MapReduce在矢量编程结构过于简单,在完成一些比较复杂的高阶计算(例如:机器学习线性回归)的时候,需要将多个MapReduce任务串联起来才能完成一个复杂的计算逻辑,因此在早期人们需要在编写完多个job任务之后还需要Job的调用流程
  3. 所属分类:flink

    • 发布日期:2020-03-31
    • 文件大小:90kb
    • 提供者:weixin_44027155
  1. 逻辑回归.md

  2. 结合损失函数中交叉熵函数,对线性回归问题过渡到逻辑回归理论推导
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-17
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:aijiankeji
  1. Gtihub上的ML编码器代码

  2. 从github上转载的,向作者致意,以下是readme.md # Machine-Learning 关于 机器 / 深度 学习的内容 ### 目录 #### 1. KNN基于向量空间搜索的手写字符识别 博客的连接: http://www.jianshu.com/p/1905bf78f0bd #### 2. 线性回归——预测房价问题 博客的连接: http://www.jianshu.com/p/732323ce3961 #### 3. 逻辑回归——
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2018-02-20
    • 文件大小:23mb
    • 提供者:caozhy
  1. Machine-Learning-Techniques:台大林轩田老师-机器学习技法(笔记+作业代码)-源码

  2. 机器学习技术 机器学习技法(笔记+作业代码) 这是林轩田老师的机器学习课程的第二部分(机器学习技法) 第一部分(机器学习基石)在这里: CH1:线性SVM.md CH2:双支持向量机 CH3:内核支持向量机 CH4:软边际支持向量机 测验1:SVM CH5:内核逻辑回归 CH6:支持向量回归 CH7:混纺袋装 CH8:CH8:自适应升压 CH9:决策树 CH10:随机森林 CH11:梯度提升决策树 CH12:神经网络 CH13:深度学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:337kb
    • 提供者:weixin_42122838
  1. nlp_course:YSDA自然语言处理课程-源码

  2. YSDA自然语言处理课程 这是2020年版本。 有关上一年的课程资料,请转到 每周的讲座和研讨会资料位于./week*文件夹中,有关资料和说明,请参阅README.md YSDA作业的最后期限将在Anytask中列出()。 任何技术问题,想法,课程材料中的错误,贡献想法-添加 安装库和故障排除:。 教学大纲 词嵌入 讲座:单词嵌入。 分布语义。 基于计数的(神经前)方法。 Word2Vec:学习向量。 GloVe:先数一数然后学习。 评价:内在性与外在性。 分析和可解释性。 研讨会:玩单词
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:374mb
    • 提供者:weixin_42105816
  1. 朱皮特-源码

  2. 朱皮特 克隆git存储库 $ git clone " https://github.com/TheAlgorithms/Jupyter.git " 您可以单击免费的在线开发环境来运行和编辑算法或为算法做贡献。 贡献新算法 让你拉的请求要具体,重点突出。 而不是一次全部贡献“几种算法”,一次又一次地全部贡献它们(即,一个请求“逻辑回归”,另一个请求“ K均值”,依此类推)。 每个新算法都必须具有: 带有注释和可读名称的源代码 README.md和代码一起解释了数学 Jupyter
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:weixin_42169674