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搜索资源列表

  1. projects:机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 我的机器学习项目包括： -从零开始进行Logistic回归以对手写数字1和数字5进行分类-通过使用libsvm库提供给定数据的SVM -具有线性回归的汽车的销售价格预测-PCA从头开始，k-均值从头开始-通过使用不同的模型进行多类分类-通过使用不同的模型来确定期限存款Scrath的高斯混合期望最大化算法随机梯度下降从零开始的逻辑回归-使用textgenrnn库生成文本Xgboost和Catboost的欺诈检测

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  1. WSBIM2243-源码

  2. WSBIM2243 这个github是为教授教授的课程WSBIM2243创建的。 UCLouvain大学的BenoîtMacq。 里程碑1 该项目的目的是重新创建在图像处理课程中看到的不同类型的算法，并将其应用于胰腺肿瘤图像。 预处理（S3-S5） 数据导入（S3-S4） 对于此项目，将使用DICOM文件。 //这些必须更改为NIfTI文件，以避免每位患者数百张图像。 均衡（S4-S5） 平衡将是此项目中首先要应用的东西。要进行均衡类型： 线性拉伸 直方图均衡 这将首次帮助我们更好地查看图像，但

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42160398

  1. Speaker-Recognition-System:EEC 201最终项目-源码

  2. 说话人识别系统 团队：视听 珍妮弗·达卡奈（Majeia Reagle） EEC 201最终项目 抽象的 该项目演示了如何使用数字信号处理来创建一个系统，该系统通过使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取独特的语音特征来自动识别说话者，并演示了LBG算法的有效性。每个扬声器的MFCC功能都是使用LBG算法（K均值聚类）计算的，该算法生成最初以一个质心开始的代码本。该系统首先通过创建密码本来训练识别每个说话者，然后通过确定最接近每个说话者的距离进行测试。系统识别出的扬声器精度为97.2％。 介绍 通

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  1. Speaker-Recognition-System:EEC201最终项目-源码

  2. 说话人识别系统 EEC201最终项目 团队成员：钱伟泰，Ata Vafi 抽象的 该项目建立了一个依靠少量样本的说话人识别系统。它主要具有3个阶段的流水线：（1）特征提取（2）特征学习（3）说话人识别。在特征提取阶段，使用海明窗尺寸为256的短时傅立叶变换（STFT）。然后将20个滤波器用于MFCC以生成20维训练向量。在特征提取之后，使用矢量量化和k均值聚类来学习这些特征。在使用陷波滤波器生成更多噪声数据集之前，该系统在训练集上达到100％的精度，在测试集上达到100％的精度。 介绍 方法 首

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：278kb
    • 提供者：weixin_42117224

  1. COGS-109-Modeling-and-Data-Analysis:利用多元线性回归和聚类的最终项目-源码

  2. COGS-109建模和数据分析 该项目使用线性回归和K均值聚类对饮食习惯数据集进行分析，该数据集包含确定肥胖的变量。 研究重点： 使用探索性线性回归和聚类，我们旨在检查数据集中的几个属性，以发现哪些是预测个体体重的最佳指标。数据集信息： 该数据集包含从墨西哥，秘鲁和哥伦比亚的个人收集的数据。该数据可用于根据饮食习惯和身体状况估算肥胖水平。有2111个实例和17个不同的属性。此外，使用体重不足，正常体重，I级超重，II级超重，I型肥胖，II型肥胖和III型肥胖的值对数据进行分类。笔记： 主要报告可

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  1. DS_Projects:数据科学项目集合-源码

  2. 应用数据科学Capstone产品组合 你好！ 此回购包含了一系列材料（脚本，报告，图形等），这些材料展示了我最近的工作的一部分。 下面的每个部分都提供了有关回购中的工件的一些详细信息。 以下是过去几年中我一直在使用的工具和技术的示例。 这是一个非常粗略的草稿，并将在接下来的几个月中进行更新。 使用的工具 工具 使用权 土坯 竞技场模拟 电子表格 插画家 迷你标签 橘子 Power BI Python [R 火花 SQL 斯塔塔 画面 威卡 使用的技巧 技巧 人工神经网络/深度学习 方差分

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42137539

  1. COGS109-Modeling-and-Data-Analysis-源码

  2. COGS109建模和数据分析 该项目使用线性回归和K均值聚类对饮食习惯数据集进行分析，该数据集包含确定肥胖的变量。 研究重点： 使用探索性线性回归和聚类，我们旨在检查数据集中的几个属性，以发现哪些是预测个体体重的最佳指标。 注意：-最终报告，它是所有数据集的组合

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  1. BeerMachineLearning-源码

  2. Project3_BeerQuality 该项目旨在查看啤酒评论，以根据文本评论确定一些项目。 从提取，我们将基于不同类型的机器学习进行分析。 在创建此模型时，我们旨在使用高精度在最合适的位置推荐最佳类型的啤酒。 过程： 我们将使用文本评论进行Word2Vec模型分析 然后，我们将基于Word2Vec结果创建k均值聚类分析，该结果将像啤酒一样聚类并一起审阅结果。 经过此分析，我们计划检查结果簇以从结果中收集含义 然后将群集与得分结果联系在一起 从那里我们将绘制结果图并确定下一个最佳步骤 目

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42131414

  1. PersonalProjects-源码

  2. 数据科学组合 包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合的存储库。 以iPython Notebooks的形式呈现。 内容 机器学习 线性回归： 逻辑回归： 决策树和随机森林： 支持向量机： K均值聚类： 主成分分析： 推荐系统： 工具：scikit-learn，Pandas，Seaborn，Matplotlib 自然语言处理 垃圾邮件检测： 文字分类： 情绪分析： 自动改正： 自动补全： 深度神经网络的情感分析： 命名实体识别： 重复问题的识别： 神经机器翻译： 文字摘要： 问题回

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_42108054

  1. Music-Recommender-last.fm:使用Apache Spark的推荐系统-源码

  2. 推荐系统-Last.fm 介绍 问题的背景： 对于在媒体流，电子商务等领域开展业务的公司而言，重要的是要了解其客户可能喜欢的内容。 拥有推荐系统可以通过进行个性化推荐来帮助向客户提供个性化体验。 在此项目中，我们可以利用last.fm中的客户数据来构建推荐系统，该系统可以使用监听历史记录和/或用户信息（例如用户年龄，位置，性别等）提供个性化推荐。 除了构建推荐算法之外，我还使用该项目向自己介绍了Apache Spark。 我已经使用了pyspark的ALS工具来构建基于矩阵分解的推荐算法。

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  1. recommender_system:基于last.fm数据的音乐推荐系统-源码

  2. 建立Last.fm推荐系统 今天，我们将基于代表在上提供的Last.fm数据集构建基本的推荐系统。 该数据集来自2011年的LastFM，包含1,892位用户的17,632位艺术家的播放次数。 我们的议程如下： 通过执行初始探索性​​数据分析（EDA）来检查我们正在使用的数据 构建基本协作推荐系统的几个版本： sci-kit中的K个最近邻居学习 TuriCreate中的项目相似性推荐者 评估结果 回答有关项目的问题，包括需要改进的地方 除了此自述文件中包含有关项目的一般信息之外，我们的项目

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：809kb
    • 提供者：weixin_42116585

  1. Stat_Arb_with_K_Means-源码

  2. K_均值 在这个项目中，我旨在通过随机和加号初始化方法重新创建无监督的机器学习k均值聚类技术，然后在stat arb交易模型中使用此类的原理来查找非传统货币对。 去做： 测试stat arb strat与以下不同： Beta回溯期 Z分数进入和退出阈值 遍历集群并生成具有多对位置的投资组合 探索使用批处理API调用来检索库存数据 在点差z分数= 3 sigma时实施止损功能 可以将此与重新执行的ADF配对以检查基本假设是否已被废除 PCA的功能？ 追踪止损 添加离散的位置调整 增

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：843kb
    • 提供者：weixin_42144201

  1. Cryptocurrencies:使用无监督学习模型来分析加密货币数据-源码

  2. 加密货币 分析概述： 该项目的目的是使用无监督学习模型来评估加密货币数据，以向我们的客户问责制会计提供建议。 我们被要求分析和分组市场上的加密货币。 技术： 此项目中使用了以下无监督的机器学习工具：使用StandardScaler和MinMax Scaler的sklearn程序包，以帮助预处理数据，主成分分析以及最终的KMeans以及对加密货币进行聚类。 概括： 最初，我们创建了一个肘弯曲线以确定最佳的k值数量，并选择“ 4”，如下图所示： 接下来，我们运行K-means聚类并呈现此3D图

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  1. Machine-Learning-Project:该存储库包含所有机器学习模型-源码

  2. 机器学习项目 该存储库包含所有机器学习模型 为什么要使用这个存储库？ •该存储库在一个地方提供了所有机器学习项目，因此使我的GitHub井井有条！ 概述 •上面的每个文件夹以及问题说明中都提供了数据集和解决方案。 •该存储库包含我所有的机器学习项目。 使用的算法 回归： •线性回归•套索和岭回归•逻辑回归 分类： •K最近邻居•支持向量机•决策树 聚类： •K均值 合奏： •随机森林 如果在任何情况下此代表都帮助您，请点击 :star: ！

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  1. 项目：K-均值-源码

  2. 专案 K均值

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    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42135753

  1. 邻里之战：IBM的Data Science Professional Capstone项目-源码

  2. 业务问题： 业务（目标对象1）：我想将业务扩展到西雅图的其他地区。 但是，我不知道什么是最佳位置。 您能找到适合我们客户价格范围，期望和兴趣的其他位置吗？ 个人（受众2）：我想在西雅图工作，但是我不想把我的大部分薪水用于租金。 您能在不影响我的预算，需求和利益的情况下找到与我目前相似的社区吗？ 数据源： 社区：从刮取 纬度/经度：GeoPy 场地： 每个社区最近的场所：Foursquare Places API探索端点 定价和评级：Foursquare Places API详细信息端点

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  1. KMeansClusters：k均值聚类算法-源码

  2. KMeans集群 k均值聚类算法。 作为实验项目制作，在此处发布，是可能的.NET算法实现

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  1. MKMeans：使用MPI的K-均值算法-源码

  2. 项目2-MPI-Michael，Ilui和-bijaya GitHub Classroom创建的project-2-mpi-michael-Ilui和-bijaya 迈克尔·伯迪 Bijaya Shrestha 朱莉安娜·范（Giuliana Pham） 编译并运行程序的命令： 使用3个过程确定数据中的5个簇（默认值：input.txt） mpicc main.c mpirun -np 3 ./a.out 5 使用5个过程确定数据中的8个聚类（默认值：input.txt）

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    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：28kb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. kmcuda：NVIDIA GPU CUDA上的大规模K-means和K-nn实施-源码

  2. 使用NVIDIA CUDA的“阴阳” K均值和K-nn K均值的实现基于 。 尽管它引入了一些开销和许多对CUDA不利的条件子句，但与Lloyd算法相比，它仍然显示出1.6到2倍的加速。 K近邻采用相同的三角形不等式思想，并且需要预先计算的质心和聚类分配，类似于展平的球树。 sklearn KMeans KMeansRex KMeansRex OpenMP 塞班 克库达 kmcuda 2 GPU 速度 1倍 4.5倍 8.2倍 15.5倍 17.8倍 29.8倍 记忆 1倍 2倍 2倍

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    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：423kb
    • 提供者：weixin_42133861

  1. mltool：机器学习工具箱-源码

  2. 机器学习工具箱 支持的方法和问题 监督学习 回归问题 正态方程 使用最小二乘法的线性回归。 分类问题 Softmax分类器； 多SVM分类器; 逻辑回归 神经网络，请参阅下面的详细信息。 无监督学习 主成分分析（降维问题）； K均值（聚类）。 神经网络 激活：ReLu，Tanh，Sigmoid； 损失函数：Softmax，Multi SVM，物流。 用法 OS X / macOS先决条件设置 使用： brew install pkg-config gsl 要么 使用 ： sudo p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：249kb
    • 提供者：weixin_42144201
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