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搜索资源列表

  1. MaskRCNN:maskrcnn原始码解析与修改-源码

  2. 介绍 该代码用于从学习maskrcnn算法。 我对此做了非常详细的代码注释。 并且我创建了maskrcnn的ros节点来抓取机器人。 当前过程 进行详细的代码注释 写一个maskrcnn的ros节点 编写数据增强python脚本以生成更多数据 文件功能 mrcnn文件：maskrcnn的核心算法 data_aug.py：数据扩充 train_segment.py：模型训练和测试 MaskRCNNTrainGraph.mmap：maskrcnn算法流程图 segment_node.py：ma

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：962kb
    • 提供者：weixin_42132352

  1. DataScienceProject:创建我的第一个数据科学存储库-Udacity Nanodegree-源码

  2. 波士顿爱彼迎-定价 目录 您所在的部分标题将用于引用目标位置。 描述 这是我有记录的第一个项目。整个存储库中都会有很多错误和错误，我们非常欢迎收到任何改进的反馈。因此，我试图每天学习一些新东西。 该存储库与Udacity的“数据科学纳米学位计划”保持一致。感谢您对数据科学的出色介绍。纳米学位可以帮助我保持动力，每天至少投入一小时，使我专注于这项工作。 该项目将尝试帮助了解波士顿的主机价格如何分配。您还计划赚取一些额外的现金吗？想知道当您开始在Airbnb上托管住宿时应考虑的因素。哪些功能对客人很

  3. 所属分类：其它

  1. toolbox-1:精选的库列表可加快机器学习工作流程-源码

  2. 工具箱 精选库可加快工作流程 阶段：数据 注解 图片： 文字： ， 数据集 文本： ，， ， ， ， 图片： 数据集搜索引擎： ， 撷取资料 音频： 视频： 图片： 新闻： PDF：， 远程文件： 搜寻： ， ， Google表格： Google云端硬碟： 数据集的Python API： Google地图位置数据： 数据扩充 文字： 图片： ， ， 阶段：探索 资料准备 缺少值： 将图像拆分为训练/验证/测试： 班级不平衡： 在笔记本中进行实验 通过CLI查看Jupyt

  3. 所属分类：其它

  1. AI-algorithm-engineer-knowledge:努力成为一名合格的水平的AI算法工程师-源码

  2. 内容已迁移至个人小站： 后期更新也都在个人网站上更新 人工智能算法工程师知识 努力成为一名合格的水平的AI算法工程师 未完待续，持续更新... 一，工程基础 1，编程语言 2，软件工程 代码规范 3，操作系统 4，数据库 二，机器学习基础 1，数学基础 2，可视化 3，误差分析与调优 4，传统机器学习 5，深度学习 三，算法框架 1，机器学习框架 scikit学习 火花ML LightGBM 2，深度学习框架 火炬 3，特征工程 tsfresh 功能工具 盛宴 4

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：38mb
    • 提供者：weixin_42099302

  1. statslib:轻量级的Python库，用于快速统计和ML建模-源码

  2. statslib 我正在开发基于以下内容的轻量级Python库，用于快速统计和ML建模： pandas statsmodels scikit-learn 例子： 请参阅以下jupyter笔记本： 库概述 请使用conda_env.yml创建statslib_env虚拟环境。 建模框架： 类结构： DesignMatrix GeneralTransform GeneralCalibrator GeneralModel CrossValidation 功能： metrics 数据

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  1. pdata-源码

  2. 数据 用于数据分析和可视化的通用Python库。 模块概述 datagen ：根据概率分布生成模拟数据 dirstructure ：分析文件系统中的目录，并使用从文件名和目录结构中提取的数据构建Pandas数据dirstructure distributions ：概率分布的估计参数 ml ：基于Scikit-learn的机器学习任务的辅助功能 pdutils ：用于处理存储在Pandas数据pdutils的数据的实用程序 theanoutils ：用于创建和操作Theano / PyMC3对

  3. 所属分类：其它

  1. CitationCountPrediction-源码

  2. 预测分析以估计引文计数 抽象的 引文计数被认为是评估科学论文的一种很好的方法，在本文中，我们使用线性回归，分类和回归树以及支持向量回归这三种不同的机器学习模型来分析引文计数的估计。 使用 v10作为包含八个功能的数据集，在后者中，我们仅使用了四个，即作者，地点，参考年和出版年。 并创建了新功能，如平均作者累计引用数，场地排名，场地的h5指数，场地的平均引用数和纸张使用时间。 我们以两种不同的方式过滤了数据集。 对于每种情况，使用上述三个机器学习模型对数据集进行评估，并比较它们在R平方和MAE方面

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42124743

  1. ml-100k-recsys:MovieLens 100K数据集的推荐系统-源码

  2. ml-100k-recsys 基于MovieLens 100K数据集的电影推荐系统 入门 Le projet 对象：提案人5部电影，实用主义者电影，3部电影预告片，电影基础电影MovieLens100k 。 系统集成了“聚类”（非学徒技术）和“协作过滤”，比较器，比较对象，比较实用程序等功能。 Lancer应用程序建议 bokeh serve --show main.py 阿普索·德·阿普利 先决条件 # version packages pandas==1.1.3 numpy==1.1

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：weixin_42100971

  1. 699finalproject-源码

  2. 699最终项目 您好，我叫Matthew Hui，我是旧金山大学目前在读数据科学的硕士研究生。 该存储库适用于我的机器学习实验室课程，我们在其中探讨了scikit-learn的各种功能以及如何在数据科学生命周期中使用它。 您可以在找到的链接 您可以在找到指向我的代码的链接，也可以从存储库中下载它。 数据 该数据集包含有关报名参加公司数据科学课程的各种候选人的信息。 该公司正试图找出这些候选人中的哪些人选修了学习新技能的课程，而哪些人正在寻找新的工作。 数据集包含约19,000行和14列。 特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：247kb
    • 提供者：weixin_42131705

  1. What-Celebrity-are-u-源码

  2. 你是什​​么名人 ♪简介： 在本笔记本中，我们将尝试使用模式识别算法和卷积神经网络的有趣构想，以便预测可能与外层装饰图片中的人物最相似的名人。 名人照片被很好地捕获，并裁剪出了无可挑剔的正面图片，因此请确保在相同条件下上传您的图片。 我们将使用极少数的无监督学习算法（例如KMeansand主成分分析）来深入数据的核心，并提取适合我们的数据和不适合我们的数据。 此外，我们将尝试使数据适合标准的深度神经网络模型，以证明其针对CNN的失败。 同样，我们将进行漫长的调整和微调超参数以推断出最佳

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42125826

  1. kmeaningful:DSCI 524第16组-用于自动进行k均值聚类工作流的软件包-源码

  2. 有意义的 您是否遇到过其中似乎具有不同模式的数据集？ 您是否曾经尝试将相似的事物组合到一个数据集中，并根据您的发现分配一个新的样本？ 我们创造了kmeaningful的帮助解决此类问题的方法。 kmeaningful是一个Python程序包，它使用k-means算法来查找聚类并为它们分配新的数据点。 它还包含有助于数据预处理，超参数调整和可视化群集的功能。 K有意义的在Python生态系统中的地位 已经存在一些在Python中实现k-means聚类的软件包。 最值得注意的是，有Scikit学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：303kb
    • 提供者：weixin_42136837

  1. sptidy-源码

  2. 细腻 一个R包，可为tidymodels模型评估生成整洁的输出！ 介绍 Sptidy为基础R的线性回归和Tidymodel的kmeans聚类实现了tidy和augment功能，从而简化了模型选择和评估任务。 该软件包是对Broom软件包中现有tidy和augment功能的简化重新实现。 Sptidy的整齐函数系列返回一个汇总重要模型信息的数据框，而增强函数扩展原始数据框以通过观察包括其他模型特定信息。 该软件包是对补充， 是一个为整理scikit-learn软件包而创建的Python软件包。 特

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：weixin_42175971

  1. cv2-utils:Python OpenCV实用程序-源码

  2. Python OpenCV实用程序 Python OpenCV实用程序是一个提供有用扩展的模块。 它包含有用和方便的功能。 依存关系 Python OpenCV实用程序需要： 的OpenCVPython的 枕头 urllib3 scikit学习 安装 要使用Python OpenCV实用程序算法，请按照以下步骤操作： pip install python-opencv-utils 您可以按以下方式使用rotateEx函数： import cv2u as cv2 src = cv2 .

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    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：weixin_42104366

  1. TestMLOpsPython-源码

  2. page_type 语言 产品 描述 样本 Python 天蓝色 天蓝色机器学习服务 天蓝色的人 该代码演示了如何利用Azure机器学习和Azure DevOps来设置和操作MLOps流。 使用Azure ML的MLOps CI： 光盘： MLOps将帮助您了解如何为ML / AI项目建立持续集成和持续交付管道。 我们将使用Azure DevOps项目来构建和发布/部署管道，并使用Azure ML服务来进行模型再培训管道，模型管理和运营。 该模板包含用于机器学习项目的代码和管道定

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  1. Machine-Learning-App-源码

  2. 具有Streamlit和Scikit学习功能的交互式Web应用程序 探索不同的数据集和分类器。 本教程应演示如何使用streamlit构建轻松的交互式Web应用程序。 通过Streamlit，您可以使用简单的Python脚本为您的机器学习项目创建应用程序。 有关更多信息，请参见官方。 预览 观看教程 安装 您需要以下依赖项： pip install streamlit pip install scikit-learn pip install matplotlib 用法 跑 streamlit

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42099530

  1. Earthquake_Damage_Prediction-源码

  2. 地震破坏预测 （Python，Pandas，Seaborn，Scikit-learn） ●通过删除异常值并将字符串转换为布尔值来清理数据。 ●通过探索性数据分析来分析数据，查看数据类型和字段分布。 ●以决策树和KNN为模型； 将数据集分为训练和测试数据集。 ●选定的功能，拟合，预测，测试和调整模型以进行持续改进。 ●将得分为0.71的决策树模型的预测结果导出到CSV文件。

  3. 所属分类：其它

  1. oneDAL:oneAPI数据分析库（oneDAL）-源码

  2. 英特尔:registered:oneAPI数据分析库 | | | 英特尔:registered:oneAPI数据分析库（oneDAL）是功能强大的机器学习库，可帮助加速大数据分析。 oneDAL求解器还用于进行scikit学习优化。 英特尔:registered:oneAPI数据分析库是英特尔:registered:数据分析加速库（英特尔:registered:DAAL）的扩展。 目录 使用oneDAL构建高性能的数据科学应用程序 oneDAL使用了英特尔:registered:硬件的所有功

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：58mb
    • 提供者：weixin_42104947

  1. Scikit学习示例-源码

  2. Scikit学习示例 scikit学习技术示例 线性回归 看一个单一的功能（bmi和糖尿病） 综观多个功能（糖尿病数据集） 梯度下降 多项式回归 使用多项式回归（糖尿病数据集） 逻辑回归 看一个多个特征（恶性或良性乳腺癌） 支持向量机 线性支持向量机 非线性支持向量机 SVM回归 决策树 随机森林 K代表

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：198kb
    • 提供者：weixin_42123191

  1. hopfield-mnist：MNIST的Hopfield网络的scikit-learn实现-源码

  2. Hopfield-mnist 它包含两个python文件（mnist.py和hopfield4gif.py）。 mnist.py通过使用实现了一些获取和破坏的功能。 另一方面，hopfield4gif.py实现了训练和推断算法（即，外部产品构造和同步更新规则）。 给定训练数据（即MNIST手写数字）和偏差项，就可以确定Hopfield网络的所有参数，该网络从损坏的数据中重建训练数据。 主要功能输出由偏置项参数化的重建数据（80 png图像）的集合。 这些png图像用于制作由偏置项参数化的

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：weixin_42122838

  1. 贝加尔湖：基于图的功能API，用于构建复杂的scikit学习管道-源码

  2. 基于图的功能API，用于构建复杂的scikit学习管道 贝加尔湖是用纯Python编写的。 它支持Python 3.5及更高版本。 注意：贝加尔湖仍然是一个年轻的项目，可能会有向后不兼容的更改。 中宣布并讨论了下一步的开发步骤和向后不兼容的更改。 如果使用贝加尔湖，请订阅它。 什么是贝加尔湖？ baikal是基于图的功能性API，用于构建实现的对象的复杂机器学习管道。 它的主要灵感来自出色的深度学习API，并借鉴了框架和（也许鲜为人知） 软件包中的一些概念。 baikal旨在提供一种AP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：167kb
    • 提供者：weixin_42115003
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