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  1. Machine-Learning-Basics:大致了解ML的途径-源码

  2. 机器学习基础 基于macOS版本11.2.1(20D74)M1芯片获得ML粗略视图的路径
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:103mb
    • 提供者:weixin_42168830
  1. ML-Classification-basics-源码

  2. ML分类基础
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  1. 00-python-basics:00-Python基础-源码

  2. “#实用型ML” 了解如何设置和使用git 使用数据科学的Python快速更新
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:808kb
    • 提供者:weixin_42118770
  1. ml-basics:Microsoft Learn上机器学习模块的练习笔记本-源码

  2. 机器学习基础 该存储库包含用于在Microsoft Learn上学习路径的练习文件。 贡献 我们目前不接受此回购的外部捐款。 如果遇到任何问题,请报告问题。
  3. 所属分类:其它

  1. Learn-ML-Basics:一套资源,可以帮助您指导学习ML和DL的第一步。 我也是一个初学者,这些是我发现最有用的资源-源码

  2. 学习机器学习基础知识 是一个快速发展的领域,专注于改善体验的计算机算法。 经验可以采取训练数据,在模拟环境中反复试验等形式。 使用此处找到的材料和学习计划,您可以从没有Python经验的人对ML中的关键思想有深刻的数学和实践理解,更重要的是,您应该能够知道如何继续独立学习。 我使用此存储库的目标是创建一个易于遵循且节奏合理的程序,该程序完全依赖于在线资源。 我并不是要针对该主题的所有可用资源创建一个分类,因为其中有许多资源,为了使它们无用,必须已经知道该领域的基础知识(如果这是您寻求的内容)
  3. 所属分类:其它

  1. ml-basics-源码

  2. 机器学习基础 该存储库包含用于在Microsoft Learn上学习路径的练习文件。 贡献 我们目前不接受此回购的外部捐款。 如果遇到任何问题,请报告问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:weixin_42157188
  1. ml-basics:自学各种ML方法原理并在此处发布我的进度-源码

  2. ML-基本 很多事情仍在进行中,大多数事情都不是最终的 抱歉,此仓库很乱,但是一旦获得ML的支持,我就计划清理它:) 我正在自学各种机器学习技术,并计划从头开始构建一切。 我还计划将所有与之相关的数学包括在内。 逻辑回归待办事项 添加成本函数 已知问题 Jupyter Notebook方程不适用于感知器算法 计划添加 回归“东西” 支持向量机(SVM)和核心方法 朴素贝叶斯 支持向量机“ FROM SCRATCH” 高斯核支持向量机的CVXOPT优化。 用于MNIST分类的SVM(从零
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  2. Flask ML应用 在此处查看已部署的网站: : 房屋价格估算器 该应用程序接收用户关于房屋的信息,并使用带有Huber损失和1000层深度为6的回归树的Gradient Boosting模型来预测房屋价格。 所使用的技术:Flask 0.12.2,Python 3,sklearn,pandas 如何部署Flask应用 安装virtualenv python软件包 $ pip install virtualenv 使用python 3创建一个虚拟环境并将name-goes-here更新为您
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  2. 机器学习基础 更好地理解机器学习所需的重要主题。 功能选择 假设检验 Univaraite Bivaraite和Multivaraite分析 超参数优化-XGBoost 主成分分析 使用ROC曲线选择正确的阈值
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:868kb
    • 提供者:weixin_42104778