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搜索资源列表

  1. sagemaker-scikit-learn-container:基于开放源码框架Scikit-learn（http-docker source code

  2. SageMaker Scikit学习容器 SageMaker Scikit学习容器是一个开放源代码库，用于使Scikit学习框架在Amazon SageMaker上运行。 该存储库还包含安装该库的Dockerfile，Scikit学习以及用于构建SageMaker Scikit学习映像的依赖项。 SageMaker团队使用此存储库来构建其正式的Scikit学习图像。 要在SageMaker上使用此图像，请参见 。 对于最终用户，如果您需要官方映像的实现细节，或者想要使用它来构建自己的自定义S

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    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：838kb
    • 提供者：weixin_42116713

  1. learn-python:学习Python基础-源码

  2. 学习Python 学习Python基础

  3. 所属分类：其它

  1. Learn-Python:Seiránsubiendo archivos sobre python（巴西）-源码

  2. 学习Python Python中的Cosasbásicaspara empezar。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：weixin_42178688

  1. learn-python-源码

  2. 学习Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：113kb
    • 提供者：weixin_42097557

  1. dask-scaling-dataframe:Python和Dask-源码

  2. Python和Dask：扩展DataFrame 该存储库包含有关Python和Dask的幻灯片，练习和答案：缩放数据框。 本教程的目标是教给您一个在熊猫中处理表格数据方面经验丰富的人，以解决不适合在一台计算机上存储的问题。 为什么这门课程存在 Python最受欢迎的数据科学库（pandas，numpy和scikit-learn）被设计为在一台计算机上运行，​​并且在某些情况下使用单个处理器运行。 无论这台计算机是笔记本电脑还是具有96核的服务器，您的计算和内存都受到您可以访问的最大计算机大小的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42181319

  1. py:python中的小玩物-源码

  2. py 课程 已应用...：使用python的应用数据科学课程（熊猫，matplotlib，scikit-learn，nltk，networkx等） dicrete ...：CS的离散数学课程（基本算法，野蛮力量，分支定界等） DeepLearning.AI TensorFlow开发人员专业证书_Coursera：tensorflow课程 实践 算法：一些实践Python：R比较：在数据分析方面py / R之间的比较 Scikit学习和Tensorflow 机器和深度学习：某种机器学习的东西 小

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：256mb
    • 提供者：weixin_42168230

  1. learned:适用于Python的机器学习库（即将推出C和JavaScript）-源码

  2. 学 适用于Python的机器学习库（即将推出C和Javascr ipt） 目录 LinReg类 Explanation: LinReg is a class that allows simple or multiple linear regressions and returns trained parameters. Parameters: data: Unfragmented structure that contains inputs and outpu

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：26kb
    • 提供者：weixin_42117340

  1. Python-R:Python和R-源码

  2. Python-R Python和R 安装 Python 水蟒 画中画 pip install pip 熊猫： pip install pandas 安装： : 文件： ： NumPy：Cálculosmatemáticos（相当于MatLab） pip install NumPy 安装： : 文件： ： matplotlib：Gráficos pip install matplotlib 安装： : 文件： ： IPython：IDE（笔记本-Cálc

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    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：18kb
    • 提供者：weixin_42120550

  1. machine-learning-profesional-con-scikit-learn:实现健壮的学习能力-普拉茨（Platzi）的Scikit-Learn的Curso专业机器学习课程-源码

  2. Scikit-Learn的Curso专业机器学习 文件简介 面向计算机技术的最佳实践-面向Scikit的Curs和futuros trabajos的商务知识。 萨尔瓦多MISMO ESTA dictado POR，Arquitecto DE DATOS恩 。 El curso es de 。 可以从Python的Scikit-学习语言和其他算法的学习中，获得通用的机器学习和环境知识。 机器学习的科学与实践是科学的学习方法，它的实现是基于书本原则的。 Objetivos del Curso

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：weixin_42157567

  1. python-learn:python学习-源码

  2. python学习 python学习

  3. 所属分类：其它

  1. Pyspatialml：空间数据的机器学习建模-源码

  2. 茶酚 空间栅格数据的机器学习分类和回归建模。 注意-此软件包仍在开发中，可能会做出重大更改。 描述 Pyspatialml是一个Python模块，用于将scikit-learn机器学习模型应用于栅格数据集的“堆栈”。 Pyspatialml包括用于处理多个栅格数据集并执行典型的机器学习工作流程的函数和类，这些工作流程包括提取训练数据并将scikit-learn估计量的predict或predict_proba方法应用于栅格数据集。 Pyspatialml建立在rasterio Python模块

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：weixin_42148053

  1. dsc-decision-trees-lab-onl01-dtsc-pt-012120：使用scikit-learn构建树-实验-源码

  2. 使用scikit-learn构建树-实验 介绍 按照上一课中看到的简单示例，现在将为更复杂的数据集构建决策树。 该实验室涵盖了标准机器学习实践的所有主要领域，从数据获取到结果评估。 我们将按照上一课中看到的相同结构，继续使用Scikit-learn和Pandas库进行此分析。 目标 在本实验中，您将： 使用scikit-learn拟合决策树分类模型 使用熵和信息增益来确定在每个节点上分割的最佳属性 使用Python绘制决策树 UCI钞票认证数据集 在本实验中，您将使用一个流行的分类数据集称为“

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    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：365kb
    • 提供者：weixin_42101237

  1. Scikit-Learn：使用Python进行预测数据分析的机器学习库-源码

  2. Scikit学习 使用Python进行预测数据分析的机器学习库 Y = X * B1 + B0 系数 B1：坡度 渐变| 陡度线| 线方向| 重量 B0：拦截 偏差| 常数| 回归线与Y轴相交的位置（当X = 0时Y的值） R 2 ：测定系数 模型捕获的数据的方差（0.7到0.9是R 2的好值） 大的R 2表示较好的拟合度（模型可以用更好的方法解释预测值与实际值的差异） R 2 = 1对应于SSR = 0（完美拟合） R 2低会导致拟合不足 高R 2导致过度拟合 残差 实际-预测 线性回归

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  1. Applied_DL：应用深度学习项目-源码

  2. Applied_DL Python 主要软件包：tensorflow，keras，matplotlib，pandas，numpy，scikit-learn 2a。 使用Web浏览器进行数据增强的图像分类 2b。 将图像分类模型转换为TF.js格式并在浏览器中运行

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  1. Neuroglia：用于神经生理学数据的Python机器学习库-源码

  2. 神经胶质：不仅仅是脑胶 Neuroglia是用于神经生理学数据的Python机器学习库。 它具有scikit-learn兼容的转换器，可从细胞外电生理学和光学生理学数据中提取特征，以用于机器学习管道。 安装 pip install git+https://github.com/AllenInstitute/neuroglia.git 支持水平 我们计划不定期地更新此工具。 通过问题和请求请求都鼓励社区参与。 执照 作者 开发主管 贾斯汀·吉金斯（Justin Kiggins） 贡献者 尼古拉斯

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：366kb
    • 提供者：weixin_42134537

  1. Learn-python-django-web：学习Python Django Web-源码

  2. 学习Python，Django和Web开发 这是一门针对（至少在学术上）熟悉编程基础知识的初学者的课程，其内容特别适合于没有任何专业开发经验的新鲜计算学生。 本课程主要针对和并略微涉及Web开发，数据库和版本控制系统的基础知识，这些基础知识与平台无关，并且是任何平台上Web开发所涵盖的基础知识。 这是一项正在进行的工作，我仍在定期为下列主题撰写文章。 因此，请继续关注。 课程 介绍 [] 版本控制 [] Python [ ] [] [] [] [] [] [] [] 数据库

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  1. madpy-ml-sklearn-2018：MadPy监督机器学习讲座-源码

  2. 使用scikit-learn在Python中进行监督的机器学习 在Madison Python（MadPy）聚会中的“使用scikit-learn在Python中进行监督式机器学习”的材料。 幻灯片的实时版本可以在找到。 安装 生成幻灯片的依赖项为： numpy pandas jupyter scikit-learn mlxtend matplotlib graphviz 使用conda 可以通过以下方式创建安装了这些依赖项的conda环境： conda env create

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  1. ISLR-with-Python：R을Python的统计学习简介-源码

  2. 发现之前已为我们提供了很棒的ISLR python版本 带有Python的ISLR R（ISLR）中的统计学习简介으Python으로 슬라이드나가자료 1장-简介 인공지능，머신러닝，데이터사이언스，예측분석을... 2장-统计学习 监督学习소개 3장-线性回归 statsmodel패키지사용하여 scikit-learn의OLS估计器사용하여 4장-分类 Logistic回归：scikit-learn estimator统计模型라이브러리사용하여， KNN回归分类：scikit-le

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    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42140716

  1. datacamp-machine-learning-scikit-learn：作为DataCamp的“使用Python的机器学习Track”轨迹的一部分，我所做的所有工作-源码

  2. 1-监督学习 在本课程中，您将学习如何使用Python执行监督学习，这是机器学习的重要组成部分。 您将学习如何建立预测模型，如何调整其参数，以及如何在使用现实世界数据集的同时始终了解未见数据的性能。 您将使用scikit-learn进行此操作，这是Python最受欢迎和用户友好的机器学习库之一。 Jupyter笔记本 2-无监督学习 无监督学习涵盖了机器学习中的各种技术，从聚类到降维再到矩阵分解。 在本课程中，您将学习无监督学习的基础知识，并使用scikit-learn和scipy实现基本算法。

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  1. 带有Python的机器学习工具包：使用Python的机器学习工具包-源码

  2. 带有Python的机器学习工具包 实用的Python机器学习工具包 评估回归模型的性能（MAE与MSE） 通常，MSE或RMSE不仅用作回归模型的损失函数，而且还用于评估这种模型的性能。 但是，有些人声称MSE不是衡量平均模型性能的合适方法。 “我们的发现表明，MAE是更自然的平均误差度量，并且（与RMSE不同）是明确的”（Willmott和Matsuura 2005） “相反，评估模型性能通常需要结合指标，包括但不限于RMSE和MAE，”（Chai和Draxler，2014年）-相关论文

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