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搜索资源列表

  1. polito-mldl:都灵理工大学“机器学习和深度学习”课程的项目和作业（AY 20202021）-源码

  2. 机器学习和深度学习 都灵理工大学“机器学习和深度学习”课程的项目，笔记和作业（AY 2020/2021） 教授 Notes Exercises ：KNN，线性SVM和带有RBF内核的SVM之间的比较 Tutorials ： ：PyTorch-第一步

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42118160

  1. Advanced-Machine-Learning:AML课程的作业-源码

  2. 先进的机器学习 图像自动定向 数据集：由学生生成 •任务：4节课。分类图像是否正确定向（0°）（受90°，180°或270°定向影响） 驱动器目录结构 -AML项目2021-2-F1801Q151 |-数据集|-室内场景cvpr-2019 |-SUN397 |-模型|-论文 数据集 在数据集上添加错误信息，并在周围环境中进行分类。凡是需要考虑的安全数据集和特定目的的数据集。 SUN397：官方网站： ://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ 室内：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：903168
    • 提供者：weixin_42175516

  1. coursera-deep-learning-specialization:deeplearning.ai提供的Coursera深度学习专业内所有课程的笔记，编程作业和测验-源码

  2. Coursera上的深度学习专业化（由deeplearning.ai提供） deeplearning.ai提供的Coursera所有课程的编程作业和测验。 授课老师： 笔记 有关Coursera深度学习专业中所有课程的详细面试准备笔记，请 设置 运行setup.sh以（i）下载经过预先​​训练的VGG-19数据集，并（ii）提取所有分配所需的经过z​​ip压缩的经过预先训练的模型和数据集。 学分 此仓库包含我针对该专业的工作。除非另有说明，否则代码库，测验问题和图表均取自的“ 。 编程作业 课

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：183500800
    • 提供者：weixin_42160645

  1. th1231:我做了什么-源码

  2. TaehyungGil投资组合 简要说明 VLDB VLDB（超大型数据库）是SKKU（成均馆大学）的实验室，研究SSD上数据库的优化。 我在这里做实习生。 我正在优化SSD上MySQL的空间管理。 2020 AI大挑战 '韩国科学和信息通信技术部'举办了名为“ 2020 AI大挑战”的AI竞赛。 作为计算机视觉初创公司“ Nuvi Lab”的成员，我参加了第一轮和第二轮计算机视觉竞赛。 并在每轮比赛中分别获得了第五名和第三名。 数学多线分割 我从头开始实施了一个系统，该系统可以纠正skewn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：70254592
    • 提供者：weixin_42137539

  1. Machine-Learning-Project-源码

  2. 机器学习项目 这些是我的“商务智能技术和应用程序”和“经理的数据挖掘”课程中的作业项目。 酒类聚类（聚类分析）：使用酒类数据集对不同类型的酒进行聚类。 量化基金预测（回归分析）：使用统计方法（回归和机器学习）从基本的方法中建立一个重要的因素。 女性电子商务服装评论（自然语言处理）：使用NLP方法对涉及顾客评论的购物网站数据集进行情感分析。 健康保险交叉销售预测（分类分析）：使用分类方法预测对车辆保险感兴趣的健康保险所有者。

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42151772

  1. Graduate-Portfolio:这是由雪城大学应用数据科学专业的研究生Wanyue Xiao创建的硕士学位投资组合里程碑。-源码

  2. MS-应用数据科学-组合-里程碑-2021年Spring 该存储库是一个毕业档案袋集合，其中包含在锡拉丘兹大学（Syracuse University）的应用数据科学硕士学位期间完成的项目，课程作业和作业，涵盖了数据科学，数据分析和机器学习的现场知识。 作者信息 创建于：萧婉月 SUID： 720633297 学术电子邮件： 程序：应用数据科学硕士 领英网站： 1.论文：我将如何学习数据科学 纸链接一篇论文总结了在硕士课程中学到的知识和技术。 2.专业简历 将于2021年3月更新。 3.学

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：126877696
    • 提供者：weixin_42150360

  1. easeml:可扩展的Auto-ML系统-源码

  2. Ease.ml-可扩展的自动ML系统 Ease.ml是声明性机器学习服务平台。 它使用户能够上载他们的数据集并开始模型选择和调整作业。 给定数据集的架构后，ease.ml会自动搜索适用的模型并执行训练，预测和评估。 所有模型均存储为Docker映像，从而具有更大的可移植性和可重复性。 有关更多详细信息，请查看最近的出版物： 李T，钟仲，刘J，吴伟，张C。 Ease.ml：致力于机器学习工作负载的多租户资源共享。 VLDB2018。 Bojan Karlas，刘吉，吴文涛，张策。 行动中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42099176

  1. AMII：AMII ML I技术人员的顶峰-源码

  2. AMII（艾伯塔省机器智能研究所） AMII ML I技术员帽石 本课程的学习目标是开发ML知识，以定义和执行支持组织业务重点的机器学习项目。 在整个13周的时间里，通过讲座，实验和作业的结合，对概念进行了介绍和强化。 最高项目是向机器学习和行业专家小组进行的为时30分钟的机器学习业务案例演示。 与大多数ML课程和计划不同，本课程的重点是为ML定义业务案例以及ML如何为组织增加价值。 学生可以在两个Kaggle数据集之间进行选择，以进行顶点演示。 在这种情况下，选择了Nasa Turbofan数

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    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：54525952
    • 提供者：weixin_42127748

  1. myrepo：我的新仓库-源码

  2. 监督学习-作业1（CS 7641机器学习） 姓名：深塘总商会账户：stang311 该项目旨在探索监督学习中的决策树，神经网络，Boosting，支持向量机和K最近邻算法。 这是在您的Assignment-1本地计算机上安装软件包和运行代码的指令。 请在Github上找到该项目：ML_Assignment-1请从提交给Canvas的README.txt中找到该项目的Github链接器。 请在本地下载并保存项目文件夹“ ML_Assignment-1”，然后按照以下说明运行代码。 在“ ML

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    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42138703

  1. UMSL-源码

  2. UMSL 我从事过的课程/项目的清单。 语言： CS 2750：系统编程-UNIX / C 项目：IPC-工人和主人之间的通信。 CS 4250：编程语言-C 项目：词法分析器 CS 5130：高级算法 本课程的作业： 项目：清洁机器人游戏 CS 5300：人工智能简介 项目：使用前馈神经网络/卷积神经网络检测皮肤癌。 使用imblearn包解决不平衡数据 CS 5340：机器学习 CS 5390：深度学习 项目：哈利·波特的人脸识别 CS 5500：软件工程 项目：Alexa的保健软件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：weixin_42168830

  1. 机器学习与统计项目：机器学习与统计-项目，数据分析课程，GMIT 2020-2021-源码

  2. 机器学习与统计-项目 机器学习与统计模块，数据分析课程，GMIT 2020-2021 讲师：Ian McLoughlin博士 作者： Andrzej Kocielski ： 电子邮件： 介绍 该存储库存放了我针对2020年高威梅奥理工学院机器学习和统计模块的任务项目。 项目目标 该项目的目标是开发一个Web服务，以使用机器学习（ML）范例进行预测。 该项目的目标是基于提供的数据集发电量来产生一个或多个模型，并通过应用适当的ML技术，预测风力发电机从风中产生的功率输出。 应响应作为HTTP

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：334848
    • 提供者：weixin_42162171

  1. 作业：机器学习项目-源码

  2. 项目 机器学习项目 摘要—在这个项目中，我们正在比较两个社交媒体用户，并确定其中哪个更具影响力。数据集包含每个用户的关注者数量和许多其他功能。 根据人的判断，关注者人数是将用户归类为有影响力的唯一功能，但要成为影响者，不仅需要高关注者人数。 在这个项目中，我们考虑其他功能来预测哪个用户更有影响力。 这里使用的社交媒体是Twitter。 我们正在使用Logistic回归，朴素贝叶斯，支持向量机和梯度等不同模型来训练数据，以预测哪个用户更有影响力。 我们还使用了交叉验证等技术以及功能组合来增强准确性

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    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：192512
    • 提供者：weixin_42102272

  1. 高级机器学习：该项目是我的作业提交清华高级机器学习的班级-源码

  2. 先进的机器学习 该项目是我的作业在哪里提交的课是清华高级机器学习。 作业_2 相关代码和具体的报告说明见name-disambiguation文件夹 名字歧义同名消歧 同名消歧是一个具有挑战性的问题，由于数据的杂乱以及同名情景十分复杂，要快速且准确的解决同名消歧问题还有很大的障碍。 论文的冷启动消歧 工作描述 给定一堆拥有同名作者的论文，要求返回一组论文聚类，因为一个聚类内部的论文都是一个人的，不同聚类间的论文论文不属于一个人。最终目的是识别出那些同名作者的论文属于同一个人。 尖端 可以把问题看

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：211968
    • 提供者：weixin_42151772

  1. Coursera-源码

  2. Coursera Coursera上提供的代码（无作业） 深度学习专业化： C1。 神经网络与深度学习 C2。 改善深度神经网络：超参数调整，正则化和优化 C3。 构建机器学习项目没有密码 C4。 卷积神经网络\ C5。 序列模型\ TensorFlow：先进技术专长： C1。 使用TensorFlow的自定义模型，层和损失函数 C2。 使用TensorFlow进行自定义和分布式培训 C3。 使用TensorFlow的高级计算机视觉 C4。 使用TensorFlow进行生成型深度学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42105169

  1. 机器学习的挑战-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 在你开始之前 为此项目创建一个新的存储库，称为machine-learning-challenge 。 不要将此作业添加到现有存储库中。 将新的存储库克隆到您的计算机。 给每种型号选择自己的Jupyter笔记本，每个笔记本不要使用多个型号。 将最佳模型保存到文件中。 这将是用于测试您的准确性和用于评分的模型。 提交您的Jupyter笔记本和模型文件，并将其推送到GitHub。 笔记 请记住，此作业是可选的！ 但是，如果您完成测试和调整不同的分类模型，您将获得更

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：703488
    • 提供者：weixin_42131352

  1. 车身核心：Kubernetes上的MLOps:rocket:-源码

  2. 车身是用于以Python编写的机器学习项目的部署框架。 它可以帮助您： 服务模型 部署管道 安排批处理作业 在容器中，在Kubernetes上。 它可以自动执行重复且耗时的DevOps任务，使机器学习工程师可以腾出时间专注于他们最擅长的工作-通过机器学习解决数据问题。 如果对您来说听起来不错，请给我们一个 :white_medium_star: 文献资料 车身核心的文档可在找到。 这是最好的起点。 上装适合您的位置吗？ 上班族针对的是那些将容器中的机器学习项目部署（或打算部署）到云的团队。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42131276

  1. awesome-mlops：精选的MLOps工具清单-源码

  2. 很棒的MLOps 精选的MLOps工具清单。 受到启发。 自动语言 执行AutoML的工具。 自动执行机器学习任务，使您轻松实现强大的预测性能。 -AutoKeras的目标是使所有人都能使用机器学习。 - 自动体系结构搜索和超参数优化。 自动化的机器学习工具包，是scikit-learn估算器的直接替代品。 自动执行机器学习工作流程，其中包括自动训练和模型调整。 -MLBox是功能强大的自动化机器学习python库。 用于机器学习的CI / CD 用于执行CI / CD的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_42099814

  1. mahout：Apache Mahout的镜像-源码

  2. 欢迎使用Apache Mahout！ Apache Mahout:trade_mark:项目的目标是构建一个环境，以快速创建可扩展的高性能机器学习应用程序。 有关Mahout的其他信息，请访问 设置环境 无论您是使用Mahoutshell，运行命令行作业还是将其用作构建应用程序的库，您都需要设置几个环境变量。 对于Mac，在~/.bash_profile编辑环境；对于许多Linux发行版，在~/.bashrc编辑环境。 添加以下内容 export MAHOUT_HOME=/path/to/m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42101164

  1. KubeFATE：使用云原生技术管理联合学习工作负载-源码

  2. 注意：在开发过程中， master分支可能处于不稳定甚至损坏的状态。 请使用代替master分支，以获得稳定的二进制文件集。 总览 联合学习涉及多个方面来共同训练机器学习模型，因此它通常基于分布式系统。 KubeteFATE使用云原生技术（例如容器）管理联合学习工作负载。 KubeFATE使联合学习作业可以在公共，私有和混合云环境中运行。 （联邦人工智能技术使能器）是一个由Webank的AI部门发起的开源项目，旨在提供安全的计算框架来支持联邦AI生态系统。 它基于同态加密和多方计算（MPC）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42134143

  1. movie-recommender-demo：该项目逐步介绍了如何使用Apache Spark机器学习创建推荐。 您可以在IBM Data Science Experience上运行许多jupyter笔记本，并且可以与电影推荐Web应用程序

  2. 总览 该项目介绍了如何使用Apache Spark机器学习创建建议。 您可以在IBM Data Science Experience上运行许多jupyter笔记本，并且可以与电影推荐Web应用程序进行实时演示。 该演示还使用IBM Message Hub（kafka）将应用程序事件推送到主题，在IBM BigInsights（hadoop）上运行的Spark Streaming作业将其消费。 快速开始 如果您想尝试该Web应用程序的实时演示，请访问。 这也是的概述视频。 该项目是演示电影推荐器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42140716
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