您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. libsvm-3.17

  2. 支持向量机源码,可在 www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载到最新版本,该版本是 2013年4月更新的,3.17 版。压缩包里面有源代码和文档。以下摘自前述网站: Introduction LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution e
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-06-25
    • 文件大小:869kb
    • 提供者:wzh_xwjh
  1. yolo源码+tensorflow版本

  2. 目标检测 yolov1源码 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体,以及物体所属类别的 probability或者 confidence,如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。 YOLO不同于这些物体检测方法,它将物体检测任务当做一个regression问题来处理
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-18
    • 文件大小:178kb
    • 提供者:sinat_36360518
  1. R-Regression-源码

  2. R回归 该文件夹包含Regression.rmd文件,该文件演示了如何使用编码语言R进行高斯回归。
  3. 所属分类:其它

  1. DataScience-源码

  2. Sparks基金会的任务 该存储库包含我作为The Sparks Foundation实习生时完成的任务。 ● Internship Category - Data Science and Business Analytics ● Internship Duration - 1 Month ( MARCH-2021 ) ● Internship Type - Work from Home 任务1:使用监督的ML进行预测(级别-初学者) ● Predict the percentage of
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:300kb
    • 提供者:weixin_42176827
  1. linear-regression-UFC:此存储库使用UFC数据(最初从kaggle.commdabbert获取)来演示使用R的线性回归模型-源码

  2. 线性回归 终极格斗冠军赛(UFC)是一个组织世界最高水平的混合武术(MMA)搏击比赛的组织,在很大程度上是当今这项运动日益普及的原因。 作为这项运动的从业者和爱好者,我经常想知道是什么导致某些战斗机获胜而某些战斗机输掉(尽管拉斯维加斯赔率很高)。 这是一个非常复杂的问题,因此我使用一种方法来查看下面列出的两个解释变量和一个响应变量: 说明1:战斗机打完的总回合数(也称为回合数) 解释2:通过淘汰赛(KO)或技术淘汰赛(TKO) (称为Win.KO )赢得的总冠军数响应:战斗机赢得的总次数(也称
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:718kb
    • 提供者:weixin_42162978
  1. R-for-Logistic-Regression:用于Logistic回归的AR脚本-源码

  2. 逻辑回归 Logistic回归的AR脚本请按照EXANPLE文件构建自己的数据。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:35kb
    • 提供者:weixin_42136837
  1. EvidenceSynthesis:一个R包,用于组合来自多个来源(例如,多个数据站点)的证据-源码

  2. 证据综合 EvidenceSynthesis是一部分。 介绍 该R软件包包含将因果效应估计值与分布式研究中跨多个数据站点的研究诊断进行组合的例程。 这包括执行荟萃分析和森林图的功能。 产品特点 执行传统的固定效应或随机效应的荟萃分析,并创建森林图。 对每个数据站点的似然函数使用非正态近似,以避免在面对小计数和零计数时产生偏差。 例 # Simulate some data for this example: populations <- simulatePopulations() #
  3. 所属分类:其它

  1. Support-Vector-Regression:我在Python和R中都将Support Vector Machine实现为我们的Regressor-源码

  2. 支持向量回归 我为此特定项目使用了支持向量回归 我们可以使用两种内核结构: 我们使用了RBF模型: 记住,将cross_validation替换为model_selection
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:257kb
    • 提供者:weixin_42165712