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搜索资源列表

  1. Campus.FakeDetector:用于检测伪造的轮廓图像的机器学习模型-源码

  2. CogniBuild校园假检测器 描述 行为！学！升级！ 是一个功能强大的Web应用程序，可以有效地管理个人任务和项目！该存储库包含用于检测伪造的个人资料图像的机器学习模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42137032

  1. WBS_InfoSystems:沃里克商学院-金融机器学习导论-源码

  2. 欢迎来到沃里克商业学院金融技术-机器学习驱动的定量投资Github存储库。 该存储库的独特之处在于它包含直接应用于广泛的全球股票投资的机器学习技术，模型和高级方法。 我们使用最强大的Python库来驱动用于股票选择和投资的机器学习方法。 随便是我们的底线，我们带您走上从格兰杰因果关系到使用ML工具包的过程，该工具包培养了最先进的XAI和多任务机器学习，从而使我们能够使用功能强大，因果关系可解释的机器学习投资系统。 （作者实际上是在做这些事情）。 我们通过加载涵盖新兴市场和发达市场的数千种全球股

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：weixin_42119866

  1. machine_learning_projects::robot:机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 该存储库包含我在第一周完成的数据科学项目。 这些项目涵盖数据分析和可视化，功能工程，不同机器学习模型（随机森林，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，ARIMA）的应用，超参数优化和正则化，自然语言处理和时间序列分析。 Gapminder-可视数据分析 数据： 目标：创建动画散点图 描述性统计，使用Matplotlib和Seaborn进行绘图 泰坦尼克号-分类项目 数据： 目标：应用机器学习模型预测泰坦尼克号上的乘客生存 探索泰坦尼克号数据集并建立基线模型 训练逻辑回归和随机森林分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42101720

  1. finance_modeling:该存储库的目的是开发用于库存预测的统计模型。 目前，这只是一项业余爱好，目的是将知识应用到统计和机器学习中-源码

  2. 财务建模 该存储库的目的是开发用于库存预测的统计模型。 目前，这只是一项业余爱好，目的是将知识应用到统计和机器学习中 参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42160278

  1. 机器学习课程-AndrewNg：我的第一门机器学习课-源码

  2. 机器学习课程AndrewNg 我的第一门机器学习课 week1：具有一个变量的线性回归； 线性代数复习; week2：具有多个变量的线性回归； Matlab教程； 第3周：逻辑回归； 正规化； 第4周：神经网络及其应用； 第5周：神经网络中的成本函数； 前馈反向传播第6周：评估学习算法； 偏差与方差; 第7周：支持向量机（SVM）； 谷粒; 第八周：无监督学习； 聚类k均值PCA； 第9周：异常检测； （多元）高斯分布； 推荐系统； 协同过滤； 平均归一化第10周：随机； 小批量在线学习; 地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：122683392
    • 提供者：weixin_42109178

  1. ML_Algorithms：使用scikit-learn的机器学习算法-源码

  2. 使用Scikit-Learn的机器学习算法 人口普查数据集中几种机器学习算法的比较。 人口普查数据集 具有32561 samples数据集。 Objective ：预测收入是50K 。 输出： 0 ： 50K。 加载数据集 split_data ：在训练和测试中拆分数据集。 label_encoder ：将分类数据转换为数字数据。 默认值为True 。 one_hot ：在分类数据中创建一个热向量。 默认值为False 。 std ：应用StandardScaler规范化。 默认值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_42123237

  1. STAT-724：数据科学和机器学习简介-源码

  2. STAT-724 数据科学与机器学习简介 描述： 该课程从统计学的角度概述了数据科学及其核心机器学习模型和算法。 它提供了有关这些方法如何工作以及如何将统计模型应用于分析大型数据集的详细知识。 重点是分类和回归（所谓的监督学习）以及聚类和异常检测（无监督学习）的重要任务。 数据分析友好的方法要求使用良好的统计软件。 Python是目前最流行的Data Science开源脚本语言，将用于分析和建模。 语法和环境将进行足够详细的讨论。 也将提供Python（和R）代码。 必修课本： [ISL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：58720256
    • 提供者：weixin_42121725

  1. Pyspatialml：空间数据的机器学习建模-源码

  2. 茶酚 空间栅格数据的机器学习分类和回归建模。 注意-此软件包仍在开发中，可能会做出重大更改。 描述 Pyspatialml是一个Python模块，用于将scikit-learn机器学习模型应用于栅格数据集的“堆栈”。 Pyspatialml包括用于处理多个栅格数据集并执行典型的机器学习工作流程的函数和类，这些工作流程包括提取训练数据并将scikit-learn估计量的predict或predict_proba方法应用于栅格数据集。 Pyspatialml建立在rasterio Python模块

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42148053

  1. project-ml-microservice-kubernetes：Udacity纳米机器学习项目-源码

  2. [ ]（ ） 项目概况 在本项目中，您将应用在本课程中获得的技能来操作机器学习微服务API。 您将获得一个经过预先训练的sklearn模型， sklearn模型已经过训练，可以根据一些功能来预测波士顿的房价，例如房屋中的平均房间和有关高速公路通行性的数据，师生比例等等。 您可以上阅读有关数据的更多信息，这些数据最初来自Kaggle。 此项目测试您在提供的文件app.py中运行Python flask应用程序的能力，该文件可通过API调用提供有关房价的预测（推断）。 该项目可以扩展到任何预先训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：224256
    • 提供者：weixin_42116734

  1. Kaggle-House-Price-ML：机器学习项目-源码

  2. Kaggle房屋价格ML 机器学习项目 该存储库是我们为Kaggle House价格进行的项目：高级回归技术 它包含3个文件夹，用于存储原始数据，已处理数据和提交结果。 其余文件是我们进行EDA，构建和调整模型以及应用可解释的ML技术的工作 有2个文件包含我们的最终编码工作： ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb和ML_EBM.ipynb ML_GBM-GLM-RA-EXP.ipynb是我们进行EDA的地方，对GBM和GLM进行模型比较，并应用包括Shapley值，部分相关性的技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42133753

  1. SeaLion：第一个鼓励学习ML概念而不是记住类函数的机器学习框架-源码

  2. 海狮 SeaLion旨在以直观和应用的方式向当今有志向毫升的工程师传授当今流行的机器学习概念。 我们通过简洁的算法做到这一点，这些算法以最少的行话完成了工作，并通过示例指导您完成每一步。 快速演示 海狮行动 一般用法 对于大多数分类器，您可以做到（我们将在此处使用Logistic回归作为示例）： from sealion . regression import LogisticRegression log_reg = LogisticRegression () 初始化，然后训练： lo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42169245

  1. Diabetes_PythonWebApp：Desafio Kaggle-应用程序网络Python工具和框架精简的糖尿病前瞻性IA机器学习概念-源码

  2. WebApp糖尿病的Python诊断 Kaggle（皮马印第安人糖尿病数据库-根据诊断方法预测糖尿病的发作） Apresentação 应用程序网络语言Python实用程序和框架Streamlit参数化了糖尿病实用程序的先决条件。 普遍使用的糖尿病治疗方法，以“ .csv”作为基本治疗方法，使用普通的预防性治疗药， ％。 Objetivo 数据科学，智能人工智能和机器学习领域的综合计划。 原始资料 网站的基础数据集（.csv），网站的主要网站[Kaggle]（ ）。 全国糖尿病和消化系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42134234

  1. ResonantGeoData：2D3D4D地理空间数据API和用于评估的机器学习系统-源码

  2. 共振GeoData 2D / 3D / 4D地理空间数据API和用于评估的机器学习系统 使用Docker开发（建议快速入门） 这是开发人员最简单的配置。 最初设定 运行docker-compose run --rm django ./manage.py migrate 运行docker-compose run --rm django ./manage.py createsuperuser并按照提示创建自己的用户 运行应用程序 运行docker-compose up 从开始访问该站点 完成

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    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_42131352

  1. Open3D-ML：Open3D的扩展，可解决3D机器学习任务-源码

  2. ML | | | | Open3D-ML是Open3D的扩展，用于3D机器学习任务。 它建立在Open3D核心库的基础上，并通过用于3D数据处理的机器学习工具进行了扩展。 此回购集中于诸如语义点云分段之类的应用程序，并提供可应用于常见任务以及训练管道的预训练模型。 Open3D-ML可与TensorFlow和PyTorch轻松集成到现有项目中，并且还提供独立于ML框架的常规功能，例如数据可视化。 安装 用户数 Open3D-ML集成在Open3D v0.11 + python发行版中，并且

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42139357

  1. megnet：图形网络作为分子和晶体的通用机器学习框架-源码

  2. 目录 介绍 该存储库表示在开发用于材料科学中的机器学习的图形网络方面的工作。 这项工作仍在进行中，到目前为止，我们开发的模型仅基于我们的最大努力。 我们欢迎任何人使用我们的代码和数据来构建和测试模型的努力，所有这些代码和数据都是公开的。 也欢迎任何意见或建议（请在Github Issues页面上发帖。） 使用我们的预训练MEGNet模型进行晶体特性预测的Web应用程序可从。 MEGNet框架 MatErials图形网络（MEGNet）是DeepMind图形网络[1]的实现，用于材料科学中的通用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：weixin_42116650

  1. DataHouse：数据挖掘和机器学习仓库-源码

  2. 数据挖掘工作区 介绍 该存储库旨在用于房价中的数据抓取，数据挖掘和数据可视化，工作面试和SNS数据挖掘。 我们使用和收集数据，数据预处理和机器学习。 用存储数据。 有几个模块属于不同的应用程序。 先决条件 Python版本> = 3.5 要求y 大熊猫scikit学习pymongo TensorFlow> = 1.6 PyTorch> = 0.3.1 安装 sudo pip3 install -r requirements.txt 启动MongoDB服务 sudo ser

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42149145

  1. 谣言：Rumale是Ruby中的机器学习库-源码

  2. 鲁马累 Rumale（ Ru by ma chine le arning）是Ruby中的机器学习库。 Rumale为机器学习算法提供的接口类似于Python中的Scikit-Learn。 Rumale支持支持向量机，逻辑回归，岭，套索，多层感知器，朴素贝叶斯，决策树，梯度树增强，随机森林，K均值，高斯混合模型，DBSCAN，谱聚类，多维标度，t-SNE ，Fisher判别分析，邻域分量分析，主分量分析，非负矩阵分解和许多其他算法。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：349184
    • 提供者：weixin_42097450

  1. Amazing-Feature-Engineering：功能工程是使用领域知识通过数据挖掘技术从原始数据中提取功能的过程。 这些功能可用于提高机器学习算法的性能。 特征工程可以被视为应用机器学习本身-源码

  2. 特征工程与特征选择 有关特征工程和特征选择的全面指南 ，以及Python中的实现和示例。 动机 特征工程与选择是构建可用的机器学习项目的最重要部分，尽管近来出现了数百种最先进的机器学习算法，例如深度学习和迁移学习。 确实，就像多明戈斯教授所说的那样，“主算法”的作者说： “归根结底，有些机器学习项目成功了，而有些失败了。 有什么区别？ 最重要的因素很容易就是所使用的功能。” -Pedro Domingos教授 数据和功能对ML项目的影响最大，它设置了我们做事的极限，而模型和算法才刚刚达到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42116734

  1. Android-TensorFlow-Lite-示例：Android TensorFlow Lite机器学习示例-源码

  2. Android TensorFlow Lite机器学习示例 关于Android TensorFlow Lite机器学习示例 这是一个将集成到Android应用程序中的示例项目 该项目包括一个使用TensorFlow Lite库检测从相机拍摄的图像的对象的示例。 觉得这个项目有用吗？ :red_heart: 通过单击来支持它 :star: 此页面右上角的按钮。 :victory_hand: 学分 分类器示例来自Google TensorFlow示例。 执照 Copyright (C)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42127369

  1. 使用Tensorflow和Sciencekit学习路径机器学习：使用两个最受欢迎的框架开发和应用机器学习技术-源码

  2. 学习路径-使用TensorFlow和scikit-learn进行机器学习 使用两个最受欢迎的框架开发和应用机器学习技术 您将学到什么： 使用TensorFlow创建深度神经网络 通过集群发现数据中的隐藏模式和结构 使用TensorFlow掌握线性回归技术 实施神经网络并改善预测 将NLP和情感分析应用于您的数据 使用距离指标来预测聚类 使用sklearn的简单语法创建自己的估算器 探索scikit-learn中可用的前馈神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：140509184
    • 提供者：weixin_42141437
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