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  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版,带书签,一共307页,完整版,目前最好的版本!欢迎下载!model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-09-03
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:dzgybd
  1. 亚马逊自动预测-源码

  2. SAM在自动预测中的应用 这是一个示例应用程序,用于演示如何围绕构建系统,该系统可以自动: 将历史需求发布到S3存储桶作为训练数据, 创建机器学习模型并生成预测结果, 将最新的预测结果加载到DynamoDB进行查询。 详细信息可以在找到 . ├── README.md < -- This instructions file ├── LICENSE.txt < -- MIT No Attribution Lic
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:145408
    • 提供者:weixin_42125826
  1. 帮助AmazonReviewers:帮助Amazon产品评论员更有用地撰写-源码

  2. 帮助亚马逊评论者撰写更有帮助的文章 作者:Elliot Macy 概述 像Amazon这样的在线零售商会向用户征求产品评论,并根据有用性对评论进行排名。 用户可以通过投票确定评论是否有用,由用户手动评估评论的有用性。 因此,新撰写的评论无法立即进行排名,如果用户不对其进行投票,则低流量的评论可能永远不会排名。 该项目询问亚马逊是否可以自动评估评论的帮助程度。 为了回答这个问题,我研究了使用机器学习方法(包括随机森林,XGBoost和支持向量机分类模型)的自动产品评论有用性预测。 任务定义 给定
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42168750
  1. 777-Dan-Lok-Wisdom-Videos:亚马逊赚钱$通过我们创造收入https://www.amazon.comb?_encoding = UTF8&ld = AZUSSOA-seemore&node = 18190131011

  2. 0->∞相加10%的第一批水果祈祷->提供+保护=活着活着 7数字收入数值名词自动化定量质性(选择性)生成创造性建构矫正生产性保护性射影客观主观协作指示正教学性自动化积极预测 777丹乐智慧视频 “应用程序作为业务7 AB” 项目路径-清除目标目标GOALL 7种有趣的收入途径产生来源 每小时收入(工资员工) 按周或按月支付(工资) 避免违约-企业家走大路破坏愚蠢的有钱人 按项目付费(佣金企业家销售人员SalesPerson分销商分布百分比)$ 1 / 1MM +客户收费每人$ 1
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42114041
  1. Autoranking-Amazon-Reviews:根据他们的帮助在亚马逊上对评论进行排名-源码

  2. 自动排序亚马逊评论 根据评论文本的各种功能类别以及与该评论相关联的其他元数据,预测亚马逊产品评论的真正有价值的帮助评分,目的是为给定评论列表生成排名。 该问题的建模目的是将它们排名,作为回归问题。 通过使用确定系数和等级相关性来评估性能。 安装必需的软件包 对于python3 创建一个虚拟环境virtualenv venv 使用以下方式激活virtualenv source venv/bin/activate 进入项目目录并安装所需的依赖项。 pip install -r requirem
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:36864
    • 提供者:weixin_42127020
  1. Sentiment_Analysis:使用机器学习方法将亚马逊产品的评论自动分类为正面评论或负面评论-源码

  2. 情绪分析 使用机器学习方法将对亚马逊产品的评论自动分类为正面评论或负面评论。 该项目是edx提供的MIT机器学习研究生课程的一部分(MIT 6.86x:使用python进行机器学习:从线性模型到深度学习)。 在这里,已构建了海关功能来实现不同的学习算法,并已在大型边际分类器中测试了它们的准确性,从而使用“词袋”(BOW)方法预测了正面评论或负面评论。 项目简介 此项目中有4个python文件: project.py
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42135773