注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Physalia_ML-源码

  2. Physalia_ML 生物学家的机器学习，动手入门 授课教师： Pietro Franceschi，Filippo Biscarini 提要使用现代定量技术表征复杂现象是几乎每个研究领域的标准方法。 生物学也不例外，并且在生命科学的方方面面都广泛使用多组学技术（代谢组学，转录组学，基因组学和蛋白质组学）。 最终的多元数据集非常复杂，需要应用高级数据分析方法来优化检索到的信息。 对于相对大规模的研究，机器学习是补充经典多元统计方法的有效工具。 本课程的目的是突出这些数据分析方法在生物学研究中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42101384

  1. sagemaker-churn:动手的SageMaker实验室查看手机的流失情况-源码

  2. 使用Amazon SageMaker预测客户流失 该实验室是。它已从改编而来。 :information:您将在自己的AWS账户中运行此实验。请按照实验结束时的指示进行操作，以删除资源以最大程度地降低成本。 背景 失去客户对任何企业来说都是代价高昂的。尽早识别出不满意的客户，可以使他们有机会留下来。本笔记本介绍了使用机器学习（ML）来自动识别不满意的客户，也称为客户流失预测。机器学习模型很少能给出完美的预测，因此，本笔记本还探讨了在确定使用机器学习的财务结果时如何考虑预测错误的相对成本。 我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42117224

  1. mlops-on-gcp-源码

  2. Google Cloud Platform上的ML Engineering 该存储库维护着动手实验和代码示例，这些示例和代码示例演示了在Google Cloud Platform上实施和操作生产级机器学习工作流程的最佳实践和模式。 浏览该存储库 该存储库分为两部分： 迷你作坊 本部分包含由讲师领导的ML Engineering小型研讨会的动手实验室。 代码样例 本节汇总了一些示例，这些示例演示了各种ML Engineering主题的设计和代码模式。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42120283

  1. From-0-to-Research-Scientist-resources-guide-源码

  2. 从零到研究科学家的完整资源指南。 指南说明 本指南适用于具有基本编程知识或计算机科学背景，有兴趣成为以下领域的研究科学家的任何人： :bullseye: 关于深度学习和NLP。 您可以采用“自下而上”或“自上而下”两种方法，并且都非常有效，而了解哪种方法最适合您实际上是至关重要的。 如果您可以在不进行任何应用的情况下研究大量数学概念，则可以使用自下而上的方法。 如果您想先动手操作，请使用“自上而下”的拳头。 内容： 数学基础： 数学基础部分适用于所有人工智能分支，例如机器学习，强化学习，计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_42129005

  1. mlbd:EPFL行为数据机器学习课程的EPFL实验材料CS-421，Spring-源码

  2. 行为数据的机器学习 EPFL（CS-421） 介绍 在本课程中，您将有机会参加动手教程，将讲义概念转换为代码，并使用本学期下半年用于实施项目的工具和功能。 为了确保您已准备好开始该项目，系统将要求您解决家庭作业练习，这些练习对您应用讲座中说明的概念和教程中显示的编程解决方案构成了挑战。 对于教程和家庭作业，您将依赖于提供的用于使用Python进行数据分析和机器学习的软件包（例如NumPy，SciPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn，Bokeh，ScikitLearn，Tens

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：74448896
    • 提供者：weixin_42134234

  1. nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码

  2. NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42117485

  1. GlobalAIHubDLCourse-源码

  2. 欢迎与LeadingIndia.ai合作阅读我们的AI和深度学习课程库简介！ 您可以通过访问与LeadingIndia.ai合作找到有关我们的AI和深度学习入门课程的更多信息 要注册我们的课程，您可以通过访问找到适合您日程的下一门 教学大纲 第一天 理论：人工智能和深度学习导论 动机：深度学习的基础和术语 AI vs ML vs DL：比较 特征和重量 机器学习回顾：线性回归，逻辑回归 激活功能。 动手 Python编程简介 第二天 理论：神经网络 神经网络 损失函数 梯度下降 前馈和后向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131785

  1. 深度学习入门-源码

  2. 欢迎与LeadingIndia.ai合作阅读我们的AI和深度学习课程库简介！ 您可以通过访问与LeadingIndia.ai合作找到有关我们的AI和深度学习入门课程的更多信息 要注册我们的课程，您可以通过访问找到适合您日程的下一门 教学大纲 第一天 理论：人工智能和深度学习导论 动机：深度学习的基础和术语 AI vs ML vs DL：比较 特征和重量 机器学习回顾：线性回归，逻辑回归 激活功能。 动手 Python编程简介 第二天 理论：神经网络 神经网络 损失函数 梯度下降 前馈和后向

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42179184

  1. NNArchTeraScale2021-源码

  2. 2021年兆兆级机器学习学院的神经网络架构动手实践 入门笔记本 我们比较了两个简单的训练模型，并通过比较来讨论潜在的问题。 动手： 模型训练 作为培训模型的实用指南，我们提供了两个要素，可以使模型更加收敛。 动手： 模型优化 给定一种模型结构，通常只剩下一堆要扫描的超参数。 我们为您提供了实用的指南。 动手： 交叉验证 给定训练数据集，由于选择了测试数据集，训练模型的评估可能会发生波动。 我们提供了执行交叉验证的示例，并可以更准确地估算模型性能。 动手： 数据效率 给定一个模型和一个训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_42175971

  1. 应用机器学习集成方法-源码

  2. 应用机器学习集成方法。 炒作或哈利路亚 欢迎来到我的动手异类集成实践，在这里我将沉浸于Python的应用机器学习中。 我探索异构集成模型（堆叠）。 在scikit learning中使用sklearn.ensemble方法，我们创建了可堆叠的定制图层。 模型堆叠的基础是： 创建各种类型的基线模型，包括使用Scikit-Learn进行线性和逻辑回归，以与整体方法进行比较。 构建图层，然后将它们堆叠起来。 计算和可视化性能指标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42164702

  1. AWSforDataScientists：适用于数据科学家的AWS训练营-源码

  2. 适用于数据科学家的AWS 从数据科学角度介绍Amazon Web Services。 参与者将学习如何使用特定于数据科学，机器学习和人工智能的某些服务。 研讨会分为四个部分 第一天 用于计算，数据存储和访问管理的AWS核心服务简介。 数据湖 与Amazon Athena进行动手练习 AWS Glue Jobs的动手练习 第二天 机器学习和人工智能服务概述 Amazon SageMaker简介 与Amazon SageMaker进行动手练习，这是一套用于构建，训练和部署机器学习模型的工具。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：153092096
    • 提供者：weixin_42181888

  1. 动手学习ML：这是基于Aurelien Geron的机器学习书，Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的动手机器学习的练习-源码

  2. 机器学习 这是基于Aurelien Geron的机器学习书，Scikit-Learn的动手机器学习，Keras和TensorFlow的练习 在本笔记本中，我将探讨本书中概述的概念和原理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42102401

  1. Geron_ML_book：“使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习”一书中的代码和练习-源码

  2. Geron_ML_book：“使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习”一书中的代码和练习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42117485

  1. 18S096SciML：18.S096-科学机器学习的应用-源码

  2. 18.S096数学专业：科学机器学习的应用 讲师：Christopher Rackauckas博士 机器学习和科学计算以前曾生活在不同的世界中，其中一个专注于训练像图像处理这样的应用程序的神经网络，另一个致力于求解气候模型中定义的偏微分方程。 但是，最近出现的一门学科称为科学机器学习或物理学知识学习，通过将机器学习的元素集成到科学计算工作流中来逆转这一趋势。 这些最新进展通过加速先前的工作流程并产生了数据有效的学习技术（“小数据机器学习”），增强了科学计算和机器学习从业者的工具箱。 本课程将是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：weixin_42157556

  1. ml_intro：在使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习之后，介绍机器学习-源码

  2. 机器学习导论 简介使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习后的机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42099116

  1. 动手学习机器学习：动手学习机器-源码

  2. 机器学习 1.교재 머신러닝（动手机器学习） 2.목차 第1部分。 第01章- 第02章- 第03章- 第04章- 第五章- 第06章- Chap07- 第08章- 第2部分。 第09章- 第10章- 第11章-심층 저→ 업로드정 第12章-下载→ 로 → 업로드정 第13章- 第14章-[순환，RNN] 第15章- 第16章- 3.참고자료 GitHub的： ： Scikit-Learn ： ： //scikit-learn.org Ten

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_42118011

  1. ML-Scikit-Keras-TensorFlow：AurélienGéron撰写的“使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习”的注释和代码-源码

  2. ML-Scikit-Keras-TensorFlow：AurélienGéron撰写的“使用Scikit-Learn，Keras和TensorFlow进行动手机器学习”的注释和代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42160398

  1. 使用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习：《用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习动手》一书的随附代码。 Tarek Amr编写的在Python中实现有监督和无监督机器学习算法的实用指南-源码

  2. 使用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习：《用scikit学习和科学Python工具包进行机器学习动手》一书的随附代码。 Tarek Amr编写的在Python中实现有监督和无监督机器学习算法的实用指南

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42135773

  1. Python实用机器学习：利用广受欢迎的Python机器学习生态系统，掌握识别和解决机器学习和深度学习中的复杂现实问题所需的基本技能-源码

  2. 使用Python进行实用机器学习 构建现实世界智能系统的问题解决者指南 如今，随着人们对大数据和机器学习以及人工智能和深度学习的浓厚兴趣， “数据是新的石油”是您必须已经听到的一句话。 除此之外，数据科学家被称为“ 21世纪最性感的工作” ，这使得在这些领域建立一些有价值的专业知识变得更加值得。 现实世界中机器学习的入门可能会给网络上的大量资源带来压力。 遵循结构化且全面的三层方法，其中包含概念，方法，动手示例和代码。 本书包含超过500页的有用信息，可帮助读者通过遵循数据驱动的思维方式来掌握

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：126877696
    • 提供者：weixin_42128558

  1. Web上的动手Python深度学习：Anubhav Singh和Sayak Paul的Web上动手Python深度学习-源码

  2. Web的动手Python深度学习 这是由Packt发布的Anubhav Singh和Sayak Paul编写的“ 的代码库。 集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用 这本书是关于什么的？ 有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。 在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。 从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。 您将

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：weixin_42132359
« 12 3 »