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  1. Python入门网络爬虫之精华版

  2. Python入门网络爬虫之精华版 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块:抓取,分析,存储 另外,比较常用的爬虫框架Scrapy,这里最后也详细介绍一下。 首先列举一下本人总结的相关文章,这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧:宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车,后台会发生什么?比如说你输入http://www.lining0806.com/,你就会看到宁哥的小站首页。 简单来说这段过程发生了以下四个步骤: 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-11-04
    • 文件大小:5120
    • 提供者:q6115759
  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法(直播).pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-27
    • 文件大小:867328
    • 提供者:qiu1440528444
  1. Training-Systems-Using-Python-Statistical-Modeling:Packt发布的使用Python统计建模的培训系统-源码

  2. 使用Python统计建模的培训系统 这是Packt发布的《 的代码库。 探索使用Python建模数据的流行技术 这本书是关于什么的? Python的易用性和多功能性使它成为当今许多数据科学家和机器学习开发人员的工具选择。 它丰富的库广泛用于数据分析,更重要的是,它用于构建最新的预测模型。 本书将带领您经历一段激动人心的旅程,即使用这些库为预测分析实现有效的统计模型。 您将首先学习经典的统计分析,在这里您将学习使用熊猫计算描述性统计信息。 您将研究监督学习,在其中您将探索机器学习的原理并从
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_42118161
  1. ML_projects:ML-源码

  2. ML_projects 学习使用GitHub。 使用此存储库作为存储和备份我的ML / dataScience /算法代码的地方 也许没有人看到这一点。 也许有人做。 尚无商业秘密。 因此,请随意使用您认为有用的任何代码段。 除非您是财富500强企业,否则我们需要谈论许可。 我知道“不要去改造轮子”,您可以随时复制粘贴别人的代码。 我尝试不这样做,因为这是一种糟糕的学习方式。 因此,我的大部分代码都是从头开始的。.因此,请随时给我任何提示或批评。 相信我,我不在乎。 我尝试更经常地参考文档
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42107165
  1. 机器学习代码段Python-源码

  2. 机器学习代码段Python
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:27648
    • 提供者:weixin_42097189
  1. arxiv-curie:用Python编写的自动的,机器学习驱动的科学论文摘要-源码

  2. Arxiv-Curie 介绍 这是我一段时间以来一直在做的一个项目:一个自动的“机器人”,它将为我阅读论文并进行汇总! 我通常会跟不上阅读,现在我的兴趣已经非常多样化(化学,天文学,机器学习),这使我很难集中精力阅读我应该阅读的东西。 输入arxiv-curie :这是一个开源项目,旨在arxiv-curie重量,使其能够在夜间在Raspberry Pi 2上运行,并在早晨向您提供纸质摘要。 大事记 CLI,可从arXiv下载论文,并生成一份定长的摘要。 筛选最新的arXiv版本,并根据提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:41984
    • 提供者:weixin_42175516
  1. cuml:cuML-RAPIDS机器学习库-源码

  2. cuML-GPU机器学习算法 cuML是一套套件,用于实现机器学习算法和数学原语功能,这些功能与其他项目共享兼容的API。 cuML使数据科学家,研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务,而无需深入了解CUDA编程的细节。 在大多数情况下,cuML的Python API与API匹配。 对于大型数据集,这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成速度快10-50倍。 有关性能的详细信息,请参阅《 。 例如,以下Python代码段使用cuDF在GPU上加载输入并计算DBSCA
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:38797312
    • 提供者:weixin_42151305
  1. 数据科学学习:与不同数据科学和机器学习主题相关的代码和资源的存储库。 用于学习,实践和教学目的-源码

  2. 数据科学学习 与不同数据科学和机器学习主题相关的代码,资源和实用程序的存储库。 用于学习,练习和教学目的。 实用程序可以通过安装 python setup.py develop 数据科学资源 提供了按主题(例如数学,深度学习,NLP)分组的建议资源(例如书籍,课程)的列表。 该列表基于我对在线社区和从业人员之间关于各种主题的非正式研究,然后在我设法使用资源并就其质量和内容提出自己的看法后,通过个人注释予以支持。 像TOREAD和TOCHECK这样的标签恰好表示我仍然没有时间正确检查相关条目。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42136365
  1. Streamingphish:基于Python的实用程序,使用受监督的机器学习来从证书透明性日志网络中检测网络钓鱼域-源码

  2. 流式网络钓鱼 这是一个实用程序,它使用受监督的机器学习来从“证书透明性”日志网络中检测网络钓鱼域。 借助certstream网络(certstream.calidog.io),可以使用域名和SSL证书。 训练初始预测模型所需的所有数据也包括在该项目中。 还包括一个Jupyter笔记本,以帮助解释受监督机器学习生命周期的每个步骤(与该项目有关)。 总览 该应用程序包含三个主要组件: Jupyter笔记本演示从头到尾如何训练网络钓鱼分类器。 CLI实用程序训练分类器并以手动模式或通过证书透明
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:564224
    • 提供者:weixin_42118701
  1. automl-gs:提供输入CSV和目标字段以进行预测,生成模型和代码以运行它-源码

  2. 自动mls 提供一个输入的CSV文件和一个您希望预测为automl-gs的目标字段,并获得训练有素的高性能机器学习或深度学习模型以及本机Python代码管道,使您可以将该模型集成到任何预测工作流中。 没有黑匣子:您可以确切地看到如何处理数据,如何构建模型,并且可以根据需要进行调整。 automl-GS是AutoML工具,不像微软的 ,尤伯杯的,和 ,提供一个零代码/模型定义的接口越来越多流行ML / DL框架的优化模型和数据转换管道,以最少的Python的依赖关系(熊猫+ scikit-le
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:468992
    • 提供者:weixin_42176827
  1. imgaug:用于机器学习实验的图像增强-源码

  2. ga 这个python库可帮助您为机器学习项目扩充图像。 它将一组输入图像转换为一组稍有变化的新的,更大的图像。 图片 热图 段地图 关键点 边界框多边形 原始输入 高斯噪声+对比+锐化 仿射 作物+垫 Fliplr +观点 一个输入图像的更多(强)示例增强: 目录 许多增强技术 例如仿射变换,透视图变换,对比度变化,高斯噪声,区域丢失,色相/饱和度变化,裁剪/填充,模糊,... 为高性能而优化 易于仅将增强应用于某些图像 易于以随机顺序应用增强 ) 热图(float32),分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42098104