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搜索资源列表

  1. 单片机学习实战仿真基础篇

  2. 很好的资料，单片机学习实战仿真基础篇，单片机学习助手，很好的帮手``不信你试试

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-09-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：luo101luo

  1. c51单片机学习实战指导

  2. c51单片机学习实战指导，c51单片机学习实战指导 c51单片机学习实战指导。

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2010-07-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：jm1231

  1. RabbitMQ学习-实战.docx

  2. RabbitMQ学习-实战.docx  搭建RabbitMQ的环境  学习RabbitMQ的队列  学习Spring-Rabbit

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2018-06-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38898423

  1. VUE3.0学习实战笔记.rar

  2. VUE3.0学习实战笔记

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_35546787

  1. kail网络安全学习实战练习资料教程

  2. kail网络安全学习实战练习资料教程

  3. 所属分类：网络安全

  1. 机器学习实战(第三章-决策树-ID3算法-所有代码与详细注解-python3.7)

  2. 机器学习实战(第三章-决策树-ID3算法-所有代码与详细注解-python3.7) 机器学习实战(第三章-决策树-ID3算法-所有代码与详细注解-python3.7)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：579584
    • 提供者：m0_37738114

  1. 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)

  2. 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7) 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：55296
    • 提供者：m0_37738114

  1. 《机器学习实战》代码

  2. 《机器学习实战》各个章节的课本代码，鉴于课本中使用的是python2代码，这里用python3语言进行学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：Zhong_ty

  1. Tensorflow学习实战之mnist手写体识别

  2. Tensorflow学习实战之mnist手写体识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：481280
    • 提供者：weixin_38601446

  1. Tensorflow学习实战之卷积神经网络CIFA10训练

  2. Tensorflow学习实战之卷积神经网络CIFA10训练数据获取数据预处理模型构建优化器损失及超参训练模型模型保存及载入结果可视化 趁着时间多，今天继续学习tensorflow的知识，以前只知道复现搭建配环境，没从基础只是开始，所以从基础知识开始学习，收获了很多，对深度学习的理解有了更加深入的认识。 深度神经网络已经不能满足我了，今天是卷积神经网络的搭建与训练CIFA10，其实步骤都是一样的。 数据获取 #读一个批次 def load_cifar_batch(filename): w

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：457728
    • 提供者：weixin_38670420

  1. 机器学习实战——树回归（代码错误汇总）

  2. 机器学习实战——树回归（代码错误汇总） 在学习机器学习实战这本书过程中，代码实现部分往往有一些小的错误。下面进行一些总结，方便交流学习！ 1.TypeError: unsupported operand type(s) for /: ‘map’ and ‘int’ 报错原因：map方法和int不兼容。 解决办法：在map方法外加上一个list（）如下 fltLine = list(map(float,curLine)) 2.TypeError: unhashable type: ‘matrix

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38616505

  1. 机器学习实战–k近邻算法改进约会网站的配对效果

  2. 声明         本文参考了《机器学习实战》书中代码，结合该书讲解，并加之自己的理解和阐述 问题描述         朋友海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人： 不喜欢的人 魅力一般的人  极具魅力的人         为了让软件更好的给海伦推荐人选，海伦收集很多约会数据，她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中，每个样本数据占据一行，总共有1000行。海伦的样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_38608055

  1. 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

  2. 日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） github标星11600+：最全的吴恩达机器学习课程资源（完整笔记、中英文字幕视频、python作业，提供百度云镜像！）  Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战 用户画像 C、C++笔记 JavaWeb+大数据笔记 CDH 6、CDH5 Python笔记 链接：https://pan.ba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38576779

  1. 机器学习基础概念：查准率、查全率、ROC、混淆矩阵、F1-Score 机器学习实战：分类器

  2. 机器学习：基础概念查准率、查全率F1-Score、ROC、混淆矩阵机器学习实战：分类器性能考核方法：使用交叉验证测量精度性能考核方法：混淆矩阵精度和召回率ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROC AUC分数 查准率、查全率 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例TP、假正例FP、真反例TN、假反例FN四种，令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数，则显然有TP+FP+TN+FN=样例总数，分类结果的“混淆矩阵”为： 查准率P： p=TPTP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38729438

  1. 机器学习基础概念：查准率、查全率、ROC、混淆矩阵、F1-Score 机器学习实战：分类器

  2. 机器学习：基础概念查准率、查全率F1-Score、ROC、混淆矩阵机器学习实战：分类器性能考核方法：使用交叉验证测量精度性能考核方法：混淆矩阵精度和召回率ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROC AUC分数 查准率、查全率 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例TP、假正例FP、真反例TN、假反例FN四种，令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数，则显然有TP+FP+TN+FN=样例总数，分类结果的“混淆矩阵”为： 查准率P： p=TPTP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38747233

  1. 机器学习实战Logistic回归举例数据

  2. 本资源是机器学习实战Logistic回归举例中的数据

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：4096
    • 提供者：master_hunter

  1. 机器学习实战之分类算法.pdf

  2. 机器学习实战之分类算法，机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。一个实例有 n 个特征，由 n 列组 成。机器学习最主要的任务就是分类，另一个就是回归，回归中比较典型的就是 线性拟合。分类和回归都属于监督学习，因为这类算法必须知道要预测什么，即 已知目标变量的分类信息。与监督学习对应的是无监督学习，此时数据没有类别 信息，也不会给定目标值，将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程叫 做聚类。将描述数据统计值的过程称之为密度估计。分类首先要进行训练，训练 样本集必须确定目标变量的值，以便发现

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：muguli2008

  1. 旷世x北大 公开课 | 深度学习实战 笔记（1）

  2. 最近关注到一门28课时的《深度学习实战》的公开课（B站上有全集资源），觉着1-2天可以对深度学习有一个具体的了解，所以就开看了，这一篇是记录听课的学习笔记。 人工智能主要有以下四部分： 语音（speech） 视觉（vision） 自然语言处理（NLP） 通用人工智能（AGI）：目前还做不了，包括resoning/ self-learning/interacting 其中语音和视觉是自然的光信号啊、声音信号啊，相对来说只要理解了其中的原理就可以做出来，也更容易推向市场；而NLP是人造出来的相对来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：364544
    • 提供者：weixin_38613681

  1. Tensorflow学习实战之多层神经网络mnist手写识别

  2. Tensorflow学习实战之多层神经网络mnist手写识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示输出错误预测 激活函数： sigmod函数为s型 relu为修正线性单元函数 tanh双曲正切 这里使用的relu激活函数，输出使用softmax多分类，中间使用了3层隐藏层，优化器使用AdamOptimizer，损失函数定义loss_function=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=forward,la

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：475136
    • 提供者：weixin_38611527

  1. Tensorflow学习实战之多变量预测

  2. Tensorflow学习实战之多变量预测载入数据归一化处理建立模型初始化训练并显示结果结果预测 用的不是波士顿的数据，8700+的数据，进行的训练，相关性不强，而且线性不明显，得出的效果不好 要进行打乱数据，使用Shuttle，打乱顺序的原因呢，就跟人一样，你按顺序来，可能是按照某种规律，你可能会规律的去计算下一值，防止机器跟人一样找到规律，所以每一次要打乱一下。 载入数据 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：111616
    • 提供者：weixin_38593380
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