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搜索资源列表

  1. Advanced_Regression_Housing_Price_Prediction：关于Advanced_Regression_Housing_Problem的Kaggle竞赛-源码

  2. 房价，先进的回归技术 该数据取自kaggle。 数据处理 从数据中删除庞大的大纲。 对数-目标变量的转换 特征工程，为我们的数据选择更好的特征。 关联变量的数据关联矩阵。 数据中有许多缺失值，因此我们将按照竞争规则中的规定填充这些值。 标签编码一些分类变量 使用（高度）倾斜特征的Box Cox变换 造型 导入所有必需的库 交叉验证策略定义 使用的基本模型 1，LASSO回归 2，弹性净回归 3，核岭回归 4，梯度提升回归 5，XGBoost 6.LightGBM 堆叠模型 平均基本模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_42099070

  1. ENigMA：具有强大的网格生成功能的多物理场框架-源码

  2. 建立状态 执照 ENigMA-扩展的数值多物理场分析 ENigMA是一个面向对象的C ++模板库，旨在在多域环境中提供多物理场仿真。 该代码实现了一些数值方法，例如有限体积法（FVM），有限差分法（FDM），有限元方法（FEM），边界元方法（BEM），平滑粒子流体动力学（SPH）等，用于部分数值近似每个域中的微分方程（PDE）。 它还提供了用于生成健壮网格（三角形，块，约束四面体等），相交和修剪操作的类，并实现了R-tree，octree和hashgrid方法用于空间搜索。 它可以用于三维流动，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42148053

  1. Matrix-Datatype：C ++中的Matrix数据类型-源码

  2. 矩阵数据类型和计算器 这是一个简单的类定义，它从C ++标准库的向量数据类型派生矩阵数据类型。 我计划随着时间的流逝增加更多功能，并制作出真正的矩阵计算器。 当前支持的操作 矩阵加/减 标量乘法 矩阵乘法 转置 创建身份矩阵 行梯形表格 行列式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42117032

  1. Challenge_EASE_SOLUTIONS：挑战EASE解决方案的解决方案-源码

  2. 挑战EASE解决方案 带有c ++挑战解决方案的存储库。 在Visual Studio Community 2019中开发。可以在文件Challenge.pdf中找到挑战的描述。 Proyect结构 该保护器分为4个文件 Challende_EASE_SOLUTIONS.cpp：包含项目的主要功能 阅读矩阵信息。 调用该方法以获得最长的路径信息。 打印信息。 Methods.h：头文件，带有“ Methods”类的声明，带有默认的构造函数和析构函数以及方法的定义。 公开方法： Prin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42114580

  1. fastai-course2-nlp-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42151036

  1. 基于LSA和SVM的火灾烟雾检测算法

  2. 为了解决视频烟雾检测中特征提取难度较大、复杂度较高的问题,提出一种基于潜在语义(Latent Semantic Analysis,LSA)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的烟雾检测算法。该算法首先将烟雾图像库中的每幅图像进行有重叠分块,提取每个分块的小波纹理与HSV颜色特征;再对所有分块特征进行聚类,量化成"视觉字",并且根据每个"视觉字"在每幅烟雾图像中出现的频率,建立"词-文档"矩阵;然后,采用LSA的方法获得每幅烟雾图像的潜在语义特征;最后,结合SV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：759808
    • 提供者：weixin_38617413

  1. clustergrammer：使用D3.js构建的交互式热图可视化-源码

  2. Clustergrammer是基于Web的工具，用于将高维数据（例如矩阵）可视化为交互式且可共享的分层聚类的热图。 Clustergrammer的前端（ ）使用，后端（ ）使用Python构建。 Clustergrammer产生高度交互的可视化效果，从而可以直观地浏览高维数据，并具有多种生物学特定功能（例如，富集分析，请参见），以促进基因水平生物学数据的浏览。 单击下面的屏幕截图以查看交互式教程： Clustergrammer的交互功能包括： 可以通过三种主要方式使用Clustergram

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42136837

  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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42163404

  1. course-nlp：NLP课程的代码优先简介-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166626

  1. 概率：TensorFlow中的概率推理和统计分析-源码

  2. TensorFlow概率 TensorFlow概率是TensorFlow中用于概率推理和统计分析的库。 作为TensorFlow生态系统的一部分，TensorFlow概率提供了概率方法与深度网络的集成，通过自动微分的基于梯度的推理以及通过硬件加速（例如GPU）和分布式计算的大型数据集和模型的可伸缩性。 我们的概率机器学习工具的结构如下。 第0层：TensorFlow。 数值运算。 特别是，LinearOperator类可实现无矩阵实现，该实现可利用特殊结构（对角，低秩等）进行高效计算。 它由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42146888

  1. rubyvis：Protovis的Ruby版本，可视化工具包-源码

  2. 鲁比维斯 描述： Ruby端口，一个Javascr ipt可视化工具包。 功能/问题： 该库实现了protovis几乎完全核心的API，包括所有静态标记，SVG构建器类和数据类。 规格覆盖率接近90％ 实施： 标记：除瞬变和过渡以外的所有标记。 布局：弧，簇，网格，地平线，凹痕，矩阵，组合，分区，堆栈，树和树图。 实现：项目符号，强制和汇总。 使用protovis示例[ ]作为参考 常规：所有工作 自订： 贝克的大麦 Burtin的抗生素：散点图矩阵 汽车：平行座标 克里米亚战争

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42100032

  1. RBQL：:parrot:RBQL-Rainbow查询语言：用于（不仅是）CSV文件处理的类似SQL的语言。 支持使用Python和JavaScript表达式SQL查询-源码

  2. RBQL：Rainbow查询语言 RBQL是一个基于评估的类似SQL的查询引擎，用于（不仅是）CSV文件处理。 它提供类似SQL的语言，支持使用Python或Javascr ipt表达式的SELECT查询。 RBQL最适合于数据转换，数据清理和分析查询。 RBQL随CLI应用程序，文本编辑器插件，Python和JS库一起分发。 支持的格式 开箱即用的RBQL支持的数据格式矩阵。 R =读，W =写 资料格式 Python JS CSV，TSV等 RW RW SQLite数据库 [R 本机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_42134117

  1. 基于K-L变换和平均近邻法的人脸识别

  2. 首先介绍了K-L变换和近邻法判别的原理；然后以MATLAB R2009b为实验平台，分别利用类间散布矩阵和总体散布矩阵作为K-L变换的的产生矩阵，对ORL人脸库的400幅图片进行K-L变换，一部分作为训练样本，一部分作为待识别样本，训练样本以产生特征脸空间；接着计算出待识别图片在特征脸空间的坐标，采用平均近邻法进行人脸识别。最终的实验结果给出了基于两种产生矩阵的算法时间和正确识别率，实验证明采用K-L变换对人脸提取特征很有效，本文基于K-L变换和平均近邻判别法的人脸识别的方法正确率最高可达到95

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：550912
    • 提供者：weixin_38628243

  1. rapids-single-cell-examples:使用RAPIDS加速单细胞基因组分析的示例-源码

  2. 使用RAPIDS的GPU加速的单细胞基因组分析 该存储库包含示例笔记本，演示了如何使用进行GPU加速的单细胞测序数据分析。 RAPIDS是一套开源Python库，可通过GPU加速来加快数据科学工作流程.RAPIDS库从单单元格计数矩阵开始，可用于执行数据处理，降维，聚类，可视化和比较细胞簇。 我们的几个示例均受启发，并基于格式。目前，我们提供了scRNA-seq和scATAC-seq的示例，并且已扩展到100万个细胞。我们还将展示如何创建基于GPU的交互式浏览器内可视化工具，以探索单细胞数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42110038
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