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搜索资源列表

  1. colorectal-prognostication:数据集和代码展示了我们的项目，该项目利用机器学习技术来预测结直肠癌-源码

  2. 预后大肠癌 该项目展示了我们在论文中使用的方法：使用机器学习技术对结直肠癌的复发进行预后，可在（链接）上找到。 所需的库 Tsfresh-从时间序列中提取表格特征所必需。可以通过pip install tsfresh 学习失衡-可选；仅当您希望使用欠采样和过采样技术来解决不平衡数据集问题时。可以按照文档进行安装 脾气暴躁的 大熊猫 Scikit学习 Matplotlib 数据集 数据集是合成的，由表格和时间序列数据组成。这两个数据集都是使用dataset/create_simul_data.ip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：620544
    • 提供者：weixin_42132354

  1. holbertonschool-machine_learning:该存储库包含Holberton机器学习专业化的所有项目，这些项目侧重于数学基础，监督学习，无监督学习和强化学习-源码

  2. 机器学习专业 要求 Python脚本 允许的编辑器：vi，vim，emacs 您的所有文件都将使用python3（版本3.5）在Ubuntu 16.04 LTS上进行解释/编译。 您的文件将以numpy执行（版本1.15） 您的所有文件都应以新行结尾 您所有文件的第一行应完全是＃！/ usr / bin / env python3 必须在项目文件夹的根目录下有一个README.md文件。 您的代码应遵循pycodestyle（2.5版） 您所有的模块都应具有文档（python3 -c'prin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：133169152
    • 提供者：weixin_42140710

  1. ml101:有关机器学习和数据科学的博客-源码

  2. 欢迎来到fastpages 一个易于使用的博客平台，支持Jupyter笔记本，Word文档和Markdown。 fastpages使用简化了通过多种输入格式在上创建的过程。 fastpages提供以下功能： 直接从创建包含代码，代码输出（可以是交互式的），格式化文本等的； 笔记本文章支持功能，例如： 用进行的交互式可视化保持交互式。 隐藏或显示单元格输入和输出。 默认情况下处于打开状态或关闭状态的可折叠代码单元。 通过特殊的markdown单元格定义标题，摘要和其他元数据 能够自动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42112658

  1. Amplo-PM-API:文档目的-源码

  2. Amplo质量管理API 概述 欢迎使用基于Amplo AI的质量管理API的官方文档。 我们的API依赖于需要在Amplo门户（ ）上'deployed'机器学习模型。 我们的API接受application/json和multipart/form-data请求数据，返回json-encoded响应，并使用标准的http响应代码。 终点 我们所有的端点都使用base url: https://api.amplo.ch 。 自动诊断 端点： POST /diagnose/ 该端点分析所有已d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42126749

  1. ML-Text-Mining:与机器学习在线竞赛有关的项目-源码

  2. 文字分析 该存储库包含文本分析机器学习内容。 用例 下一个单词的预测 情绪分析-分析社交媒体影响者 分类 主题建模-识别文本的主题类别 语言翻译 可视化 预处理 案例标准化 标记化-字符，单词，n-gram，句子 删除停用词 茎和茎 词嵌入5.1）跳过语法5.2）CBOW 5.3）GloVE 5.4）FastText 位置编码 传统方法 言语包 TF IDF 基于机器学习-朴素贝叶斯，逻辑回归 深度学习模型 RNN 格鲁 LSTM 双向LSTM 注意力 变压器5.1）Bert 5.2）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116650

  1. longevity-research-screening:一个简单的机器学习框架，用于对年龄和寿命研究的引用进行筛选-源码

  2. 长寿研究筛选 一个简单的机器学习框架，用于老化和长寿研究的引文筛选 介绍 该存储库包含研究项目的源代码，用于开发机器学习框架，以在系统评价和荟萃分析中半自动进行引文筛选。 该框架是在衰老和长寿研究的背景下开发和评估的，并在特定数据集上进行了测试，该数据集与“ Dasatinib和Quercetin敏感性分析的风险收益分析”（D＆Q分析）相关，由。 结果位于可访问的3个交互式导出文档表中。 您可以找到技术报告或检查演示快速浏览。 评价结果 实证结果表明，所提出的系统平均可以识别95％的相关文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42097369

  1. learn-tensorflow:TensorFlow官方文档教程-源码

  2. TensorFlow教程-Google官方文档 描述 在此版本中，我重新实现了TensorFlow教程，以掌握可用于实现深度神经网络以解决各种机器学习问题的概念和工具。 如果要检查官方网站，请单击。 概括 按照官方文档，我将内容分为主题和子主题，以便： 初学者 Keras的ML基础 基本图像分类 基本文字分类 使用TF Hub进行文本分类 回归 过拟合和欠拟合 保存并加载 使用Keras Tuner调整超参数 其他示例 加载和预处理数据 图片 CSV NumPy 熊猫.DataFrame

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42112685

  1. ml-system-design-pattern:机器学习的系统设计模式-源码

  2. 机器学习系统设计模式 该存储库包含用于生产中机器学习系统的培训，服务和操作的系统设计模式。 目标 本文档的主要目的是解释在生产中设计机器学习系统的系统模式。 本文档不是用于开发机器学习模型以达到一定准确性的设计模式，尽管有些专栏文章可能涉及这些用例。 先决条件 所有ML系统模式都旨在部署在公共云或Kubernetes集群上。 尽管Python是机器学习技术最主要的语言，但该文档试图尽可能不依赖某种编程语言或平台，因此大多数模式都可以使用Python开发。 为了阅读 请参考以下内容： 模式 服务模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42155721

  1. systemml:IBM的SystemML机器学习-源码

  2. 系统语言 SystemML是一种用Java编写的灵活，可扩展的机器学习（ML）语言。 SystemML的区别特征是：（1）算法可定制性；（2）多种执行模式，包括独立，Hadoop Batch和Spark Ba​​tch；以及（3）自动优化。 可以在网站上找到最新的文档。 算法可定制性 SystemML中的ML算法以高级的声明式机器学习（DML）语言指定。 可以使用R类语法或Python类语法来表示算法。 DML包括线性代数基元，统计函数和其他构造。 这种高级语言极大地提高了数据科学家的生产率

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42102358

  1. AutoGL:用于图上机器学习的AutoML框架和工具包-源码

  2. 自动图学习 用于图上机器学习的autoML框架和工具包。 THUMNLab正在积极开发中 随时打开或与我们联系如果您有任何意见或建议，请 ！ 介绍 AutoGL是为研究人员和开发人员开发的，可以对图形数据集和任务快速进行autoML。 请参阅我们的文档以获取详细信息！ 下面的工作流显示了AutoGL的总体框架。 AutoGL使用datasets来维护基于图的机器学习的数据集，该数据集基于PyTorch Geometric中的数据集，并通过自动求解器框架为企业添加了一些支持。 不同的基于图

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_42123237

  1. NBA-Prediction:在2021年，我想了解有关机器学习的更多信息。 我认为做到这一点的最佳方法是将其应用到一些有趣的事情上。 因此，我的目标是预测2021年NBA冠军的结果。 随着我的进步，我将把我的代码上传到这个仓库中-源码

  2. NBA预测 NBA Prediction项目使用机器学习的应用程序来预测NBA比赛的结果。 这是一个正在进行的项目。 请随时关注相应的youtube播放列表。 存储库中还为每个程序提供了文档。 免责声明： NBA预测项目所做的预测仅用于娱乐目的。 罗汉·潘卡（Rohan Pankaj）对因使用此项目而造成的任何和所有损失不承担任何责任。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：791552
    • 提供者：weixin_42181545

  1. ML-projects:机器学习领域的一些个人项目，主要用于教育目的-源码

  2. 机器学习项目 ML领域的一些项目，主要用于教育目的。 计算机视觉： DocScanner： :blue_circle: 链接到目录-https: 文档扫描仪，示例结果： OCR引擎： :blue_circle: 链接到目录-https: 经过验证码图像数据训练的OCR引擎。 示例结果： （预测是每个图像的标题） NLP： 歌曲歌词生成器： :blue_circle: 链接到目录-https: 歌曲歌词生成器，可以训练您最喜欢的艺术家！ 示例结果： 1. NAS (Rapper)

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42101237

  1. machine-learning-with-cnn:高中机器学习CNN项目（2020）-源码

  2. 使用CNN进行机器学习 Python中的机器学习项目。 该项目包括培训和测试GUI。 该项目的目的是（英语）字符识别。 内容 培训GUI 培训GUI 这个简单的GUI允许用户无需输入任何代码即可建立机器学习模型。 程序的结构使它易于扩展，也就是说，在程序中添加更多的层，优化器等并不是一件容易的事。 假设这些图像已经在测试/训练文件夹中排序，则该训练程序当前仅允许将图像用作训练数据。 尚待编写进一步的文档，但是一般而言，该程序易于使用，并且提供了大量功能。 如何使用程序 选择数据 该程序的用法很

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42131443

  1. Identificational-Model:人工神经网络用于识别离线手写文档的作者-源码

  2. 识别模型 0.简介 0.1。 作者资料库的目的是介绍多种（在可解释性方面各不相同）通过人工神经网络识别离线手写文档作者的方法。 这些方法的目的是为分析在计算机取证领域开发的可解释机器学习工具创建经验背景。 0.2。 版本和标识符（例如vX.YZ）： X表示模型版本（否则为0）； Y表示预处理方法（否则为0）； Z表示给定XY基本组合的任何其他变化（否则省略）。 0.4。 关键字： 计算，统计，概率； 法医，犯罪学，分析，检查； 手写，签名，文件； 神经，网络，深度，机器，学习，人工

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42126399

  1. 文档Boltzmann信息检索机

  2. 概率语言建模已广泛用于信息检索中。 它根据多项式分布假设估算文档模型，并使用查询可能性对文档进行排名。 在本文中，我们旨在通过探索使用完全可观察的Boltzmann机器（BM）进行文档建模来概括这种分布假设。 BM是一个随机的递归网络，能够对多维变量的分布进行建模。 它产生一种比多项式分布更通用的玻尔兹曼分布。 我们提出了一个文档玻尔兹曼机（DBM），它可以自然地捕获术语之间的内在联系并有效地估计查询的可能性。 我们正式证明在某些条件下（仅学习一阶参数），DBM包含了传统的文档语言模型。 还讨论

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38654415

  1. MLforNewMedia:我关于“​​新媒体机器学习的主题”课程的文档-源码

  2. MLforNewMedia 我关于“​​新媒体机器学习的主题”课程的文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42137022

  1. Machine-Learning-Playbook:我有用的代码，程序，说明以及有关机器学习的更多内容的集合！-源码

  2. 机器学习手册 :closed_book: 介绍 这是有用的代码，程序，说明以及关于机器学习的更多内容的集合。 我的目标是通过从头开始构建一切，来实践和证明我对机器学习的基础，中级和高级概念的理解！ 神经网络背后的数学 首先， 概述了我对工作原理的理解，还包括演示如何使用基础数学和的演示。 致谢：我的一个朋友很友善，我完成关于背后的数学的文章，并解释诸如反向传播等关键概念。 我的工作基于我的谈话以及他的论文。 密集的NN和多层感知器（基于MNIST和Fashion MNIST数据集） 接下来，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42099070

  1. docs：文章，文档-源码

  2. 文章 亲和力 空气流动 水蟒 安卓 角度的 阿帕奇 建筑师 ASM 阿兹卡班 巴别塔 光束 大数据 区块链 凉亭 CDH 云计算 领事 码头工人 达博 蚀 Elasticsearch Logstash Kibana（ELK） 以太坊 表示 | 水槽 吉特 去 Hadoop HBase的 蜂巢 Hystrix IntelliJ IDEA 离子性 Java 詹金斯 JSON Web令牌（JWT） 水壶 知识管理系统 Kubernetes 酷度 kvm虚拟化 麒麟

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：747634688
    • 提供者：weixin_42181693

  1. MLClassifier：机器学习系统，用于对OCR（ed）文档进行分类-源码

  2. MLClassifier（SQL） 说明：纯SQL机器学习系统。 旨在在监督学习下处理OCR（ed）业务文档（发票，合同等）。 在MariaDB 10.5.4上测试。 系统假定您拥有将文档（例如PDF）转换为唯一（相关）单词列表的方式。 要求 像Linux一样运行Ubuntu或Debian： sudo apt install mariadb-server mariadb-client 安装方式 运行make install将架构部署到您MySQL / MariaDB服务器中。 该脚本将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42106299

  1. BIDMach：CPU和GPU加速的机器学习库-源码

  2. BIDMach是一个非常快速的机器学习库。 查看最新 github发行版仅包含源代码。 如果您打算使用深度网络，还需要一个jdk 8，一个NVIDIA CUDA 8.0（如果要使用GPU）和CUDNN 5的安装。 对于构建，您需要 完成git clone ，cd到BIDMach目录，并使用mvn install和安装jar。 然后，您可以使用./bidmach运行./bidmach 。 有关安装和运行的更多详细信息，请参见。 主项目页面在。 文档 新的BIDMach在Google网上论坛上

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116791
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