点数信息
www.dssz.net
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]
!
首页
移动开发
云计算
大数据
数据库
游戏开发
人工智能
网络技术
区块链
操作系统
模糊查询
热门搜索:
源码
Android
整站
插件
识别
p2p
游戏
算法
更多...
在线客服QQ:632832888
当前位置:
资源下载
搜索资源 - 机器学习:使用python实现基本算法-源码
下载资源分类
移动开发
开发技术
课程资源
网络技术
操作系统
安全技术
数据库
行业
服务器应用
存储
信息化
考试认证
云计算
大数据
跨平台
音视频
游戏开发
人工智能
区块链
在结果中搜索
所属系统
Windows
Linux
FreeBSD
Unix
Dos
PalmOS
WinCE
SymbianOS
MacOS
Android
开发平台
Visual C
Visual.Net
Borland C
CBuilder
Dephi
gcc
VBA
LISP
IDL
VHDL
Matlab
MathCAD
Flash
Xcode
Android STU
LabVIEW
开发语言
C/C++
Pascal
ASM
Java
PHP
Basic/ASP
Perl
Python
VBScript
JavaScript
SQL
FoxBase
SHELL
E语言
OC/Swift
文件类型
源码
程序
CHM
PDF
PPT
WORD
Excel
Access
HTML
Text
资源分类
搜索资源列表
CS-Data-Science-Build-Week-1:面向数据科学专业学生的CS Build Week 1项目-源码
CS建造周第一期,面向数据科学专业的学生 在您的第一个CS构建周中,您将实现一些分水岭算法,这些算法在数据科学世界中非常常用。 您可能之前已经听说过这些算法。 您甚至可能对它们的工作原理有所了解。 但是要真正巩固对它们的理解,您将要实现它们,然后像从数据科学或机器学习库中导入算法一样使用实现。 DS特定的帮助 如果您有CS TL和/或讲师无法解决的问题,请进入DS同类群组频道。 可交付成果 第一部分 在“构建周”项目的第一部分,您将选择以下算法之一来实现: 作为Python类实现的算法应具有
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:2048
提供者:
weixin_42171132
机器学习:使用python实现基本算法-源码
机器学习 使用python实现基本算法
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:189440
提供者:
weixin_42150745
AI50-源码
AI50的Python人工智能介绍 本课程探索了现代人工智能基础上的概念和算法,并深入探讨了产生诸如游戏引擎,手写识别和机器翻译之类技术的思想。 通过动手项目,学生将图搜索算法,分类,优化,强化学习以及人工智能和机器学习中的其他主题整合到自己的Python程序中,从而可以接触到这些理论。 到课程结束时,学生将拥有在机器学习库以及人工智能原理知识方面的经验,这些知识使他们能够设计自己的智能系统。 概要 在此回购中,我设计和实现了各种AI代理,从使用搜索算法玩游戏,优化和监督学习到使用TensorF
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:210763776
提供者:
weixin_42125867
ML-Starter-Pack:从sctrach编写的机器学习算法的集合-源码
ML-入门包 1.人工神经网络(ANN) 它包含一个用Python从头实现的人工神经网络。 2.关联规则学习(先验方法) 关联规则学习是一种基于规则的机器学习方法,用于发现大型数据库中变量之间的有趣关系,旨在使用一些有趣程度来识别在数据库中发现的强大规则。该文件夹包含一个说明该算法的.py文件。 3.决策树分类器 决策树学习使用决策树(作为预测模型)从对项目(在分支中表示)的观察到对项目目标值(在叶子中表示)的结论。 它包含以下实现1.雨量预测决策树2.基本决策树3.虹膜数据集的决策树可视化
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:16777216
提供者:
weixin_42131728
人工智能和机器学习基础知识:以最新的AI先进技术为基础的实际应用程序开发开始-源码
人工智能和机器学习基础 机器学习和神经网络正在Swift成为构建智能应用程序的基础。 本课程将首先向您介绍Python并讨论使用AI搜索算法。 您将学习大量数学主题,例如Python示例所说明的回归和分类。 然后,您将继续学习高级AI技术和概念,并处理现实数据集以形成决策树和集群。 将向您介绍神经网络,它是得益于适用于21世纪计算能力的摩尔定律的强大工具。 在本课程结束时,您将充满信心,并期待用您新获得的技能来构建自己的AI应用程序! 您将学到什么 了解AI的重要性,原理和领域 学习使用Pyt
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:26214400
提供者:
weixin_42101056
datacamp-machine-learning-scikit-learn:作为DataCamp的“使用Python的机器学习Track”轨迹的一部分,我所做的所有工作-源码
1-监督学习 在本课程中,您将学习如何使用Python执行监督学习,这是机器学习的重要组成部分。 您将学习如何建立预测模型,如何调整其参数,以及如何在使用现实世界数据集的同时始终了解未见数据的性能。 您将使用scikit-learn进行此操作,这是Python最受欢迎和用户友好的机器学习库之一。 Jupyter笔记本 2-无监督学习 无监督学习涵盖了机器学习中的各种技术,从聚类到降维再到矩阵分解。 在本课程中,您将学习无监督学习的基础知识,并使用scikit-learn和scipy实现基本算法。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:7340032
提供者:
weixin_42163404
第3课:线性模型:ICDSS机器学习研讨会系列:线性模型-源码
线性模型 ICDSS机器学习研讨会系列:线性模型 先决条件 基本线性代数 有编程经验 总览 本次研讨会的目的是向您介绍数据科学,尤其是线性模型。 我们将回答问题,例如“什么是模型?” 和“为什么特别线性”。 然后,我们将介绍一些应用程序,首先从通常在Finance中使用的简单Beta对冲算法开始。 最后,我们将在香草Python实现该算法,然后使用现成的机器学习框架(例如scikit-learn和TensorFlow 。 任务 在“笔记本”文件夹中的“ Demo.ipynb”中完成锻炼任务。 使
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42122340
Python工作坊中的机器学习:我的研讨会使用python语言实现不同算法的机器学习-源码
Python工作坊中的机器学习 我的机器学习研讨会使用python语言实现不同算法(伊朗大不里士大学,2017年)。 内容 第1部分:使用现有软件包进行机器学习(第1至5周) 第01周和第02周: Numpy和Matplotlib软件包简介 第03周和第04周:使用Scikit Learn进行监督学习 第05周:使用Scikit Learn进行无监督学习 第2部分:实现我们的机器学习算法和模型(第5周至第10周) 第六周:线性分类 第07周:实现损耗功能(Softmax损耗和SVM损耗)
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:37748736
提供者:
weixin_42131633
NumSharp:.NET中ND张量的高性能计算,类似于NumPy的API-源码
NumSharp (NS)是面向C#的.NET Standard的端口。 NumSharp是使用C#和F#进行科学计算所需的基本软件包。 将python机器学习代码转换成.NET很难吗? 因为在.NET SDK中的相应代码中找不到太多的功能。 NumSharp是NumPy的C#版本,它与NumPy编程接口(包括函数名称和参数位置)尽可能保持一致。 通过引入NumSharp工具库,您可以轻松地从python代码转换为C#或F#代码。 这是NumSharp和NumPy之间的比较代码(左为pyth
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42133899