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搜索资源列表

  1. Visualizer:一个单页网站，旨在提供常见和AI算法的创新且直观的可视化-源码

  2. 可视化器 该项目与React一起开发，可帮助人们直观，有趣地查看算法流程。您可以使用Chrome浏览器访问上的页面（使用全屏视图以获得更好的体验）。 包含的算法 寻路类别 BFS 迪克斯特拉 A *搜索 DFS 分类类别 气泡排序 插入排序 选择排序 合并排序 快速排序 AI类别 简单感知器 近似Q学习 Minimax（Alpha–beta修剪） 一般Q学习（进行中） 贝叶斯网络（进行中） 神经网络（进行中） 如何使用 在Chrome中打开，然后按照说明开始可视化算法！ 如何贡献 您可能会通过找

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42101384

  1. sortingVisualizer-源码

  2. sortingVisualizer 该项目的灵感来自ClémentMihailescu和Tummala Kethan的分类可视化器。 Tummala Kethan的项目： : ClémentMihailescu的项目： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42133969

  1. Prediction-using-Decision-Tree-Algorithm:创建决策树分类器并以图形方式对其进行可视化-源码

  2. 决策树决策算法 创建决策树分类器并以图形方式对其进行可视化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131798

  1. scrapydweb：用于Scrapyd集群管理，Scrapy日志分析和可视化，自动打包，计时器任务，监控和警报以及移动UI的Web应用程序。 演示-源码

  2. :input_latin_letters: 英文| ScrapydWeb：用于Scrapyd集群管理的Web应用程序，支持Scrapy日志分析和可视化。 Scrapyd :cross_mark: ScrapydWeb :cross_mark: LogParser :open_book: 推荐读物 :eyes: 演示版 :star: 特征 查看内容 :diamond_with_a_dot: Scrapyd集群管理 :hundred_points: 支持所有Scrapyd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1026048
    • 提供者：weixin_42146274

  1. 分类可视化器-源码

  2. 分类可视化器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_42117622

  1. Predictive-Analytics：该项目的目的是开始使用Predictive Analytics。 该项目的目标是从头开始实施预测分析算法，并创建一个Scikit学习预测分析管道，并使用Matplotlib进行可视化-源码

  2. 预测分析 该项目的目的是开始使用Predictive Analytics。 该项目的目标是从头开始实施预测分析算法，并创建Scikit学习预测分析管道并使用Matplotlib进行可视化。 第1部分机器学习算法的实现●实施K-最近邻和随机森林的监督学习算法●使用PCA实施降维●实施K均值聚类●在簇的平方和内实施评估措施的准确性，召回率，精度 PART-2用于机器学习的Scikit-Learn管道●使用Scikit-learn库，实施监督学习算法SVM，Logistic回归，决策树，KNN ●使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42110070

  1. 分类可视化器-源码

  2. 排序可视化器 实现Merge排序， Bubble排序， Insertion排序和Binary Insertion排序的排序可视化工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：123904
    • 提供者：weixin_42100188

  1. 预测使用决策树算法：创建决策树分类器并以图形方式对其进行可视化。 ●目的是，如果我们向该分类器提供任何新数据，它将能够相应地预测正确的分类-源码

  2. 决策树预测算法 创建决策树分类器并以图形方式对其进行可视化。 ●目的是，如果我们向该分类器提供任何新数据，它将能够相应地预测正确的分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：224256
    • 提供者：weixin_42136826

  1. 排序可视化器-源码

  2. 分类可视化器 一个项目，通过可视化表示它们如何显示不同的排序算法。 执行六种排序算法：气泡排序，快速排序，插入排序，堆排序，合并排序，选择排序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42165583

  1. 点分类器：一个简单的点分类器，用于可视化线性分类器和NN的工作-源码

  2. 点分类器 一个简单的点分类器，用于可视化线性分类器和NN的工作 安装 您将需要matplotlib和numpy，因此开始安装这两个 pip install numpy pip install matplotlib 接下来，克隆存储库，cd到该存储库并执行操作... git clone https://github.com/DanielLimasP/point-classifier.git cd point-classifier python point-classifier.py 享受..

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_42117082

  1. 分类可视化器-源码

  2. 分类可视化器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：530432
    • 提供者：weixin_42106299

  1. ml_gallery：这是神经网络的一些实验的主要项目。 这里的每个项目都是可运行的，可视化的，并且解释清楚-源码

  2. 机器学习库是我在神经网络实验中很少进行的一个主要项目。 它旨在帮助初学者通过可视化理解概念。 您可以实时训练和运行网络，并亲自查看结果。 此处的每个项目后面都有有关其工作原理的说明。 大多数模型都是在Django后端服务器上使用PyTorch训练的。 前端是一个React应用程序，可使用Websocket连接到后端。 一些较大的模型已经过预训练。 使用的技术： PyTorch，React，TensorFlow JS 部署在： ： 预期项目： 前馈网络 学线 线性分类器 学习曲线（多项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42101237

  1. 分类可视化器-源码

  2. SortingVisualizer 该项目是使用版本7.3.7生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：124928
    • 提供者：weixin_42123456

  1. multiROC：在多类分类中计算和可视化ROC和PR曲线-源码

  2. 多ROC 跨多类分类计算和可视化ROC和PR曲线 接收器工作特性（ROC）和精度召回率（PR）是在各个领域比较二进制分类器的一种广泛使用的方法。 然而，许多现实世界中的问题被设计为多个类别（例如，癌症的肿瘤，淋巴结和转移分期系统），这需要一种评估策略来评估多类别分类器。 该软件包旨在通过使用置信区间计算多类ROC-AUC和PR-AUC并生成多类ROC曲线和PR曲线的发布质量图来填补空白。 可通过访问用户友好的网站。 1引文 一旦发表，请引用我们的论文：（已提交）。 2安装 从GitHub安

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_42168830

  1. Spark-MLlib-Twitter-Sentiment-Analysis：：star2：使用Spark MLlib在世界地图上分析和可视化Twitter情绪-源码

  2. 使用Spark MLlib和可视化进行Twitter情感分析 介绍 该项目使用Apache Spark生态系统[Spark MLlib + Spark Streaming]在世界地图上实时分析和可视化推文的情绪。 在一个非常高的层次上，该项目概括并涵盖了以下每个广泛的主题： 分布式流处理»Apache Spark 机器学习»朴素贝叶斯分类器[Apache Spark MLlib实现] 可视化»使用数据图在世界地图上的情感可视化 DevOps»Docker集线器和Docker映像 有关此项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42165712

  1. 元编码器：元条形码的解析，操作和可视化分类数据-源码

  2. 元编码器：元条形码的解析，操作和可视化分类数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42175776

  1. deep-audioviz-experiments：深度学习驱动的音频可视化-源码

  2. 深度音频可视化实验 更新：我们的论文已经发表在Springer的Multimedia Tools and Applications中。 阅读 按照惯例，音频可视化是使用“数字信号处理”中的技术创建的。 该方法限于手动设计音频功能的能力。 我们通过在有监督和无监督学习设置中使用卷积深度神经网络体系结构来解决此问题，以从歌曲中提取特征，并探索几种将提取的音频特征映射到用于驱动音频可视化的视觉参数的技术。 我们已经证明了使用自动编码器生成与音乐动态且同步的可视化效果，并进一步探索了用于提高可视化效果质

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42107561

  1. Decision_boundary_viz：:chart_increasing:交互式决策边界可视化器-源码

  2. Decision_boundary_viz 一个用于可视化分类器决策边界的Web应用程序。 支持二维数据以及以下分类器及其参数： k最近邻居 邻居数 重量功能 重量均匀 点按距离的倒数加权 随机森林 森林里的树木数量 树木最大深度 支持向量机（RBF内核） 费用（C） 伽玛 演示版 依存关系 （数值运算） （分类器） （交互式可视化） （Web框架） conda create -n decision_boundary_viz python=3.5 numpy=1.11 sc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42165712

  1. 模式：用于Python的Web挖掘模块，具有用于抓取，自然语言处理，机器学习，网络分析和可视化的工具-源码

  2. 模式 模式是Python的网络挖掘模块。 它具有用于以下目的的工具： 数据挖掘：Web服务（Google，Twitter，Wikipedia），Web搜寻器，HTML DOM解析器 自然语言处理：词性标记，n-gram搜索，情感分析，WordNet 机器学习：向量空间模型，聚类，分类（KNN，SVM，Perceptron） 网络分析：图形中心和可视化。 它有据可查，经过350多个单元测试的全面测试，并随附50多个示例。 源代码已根据BSD获得许可。 例 本示例在使用Python 3从T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42109598

  1. 股票感觉：基于情感字典和机器学习的股市舆情情趣分类可视化Web-源码

  2. 股市舆情情感分类可视化系统 最后更新2018年7月16日 此Web基于Django + Bootstrap + Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。关于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题标题设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器通过Django Web框架，将所得数据传递到前端通过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。 不足之处或交流学习欢迎通过邮箱联系我 目前的功能： 个股历史交易行情 个股

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42172972
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