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搜索资源列表

  1. LucasEzBM-源码

  2. 你好呀 :waving_hand: 卢卡斯（Lucas Ezequiel） 数据科学家 我是一名土木工程师，转用数据科学，自2019年以来我一直在学习机器学习。我专注于掌握开发业务问题解决方案的能力，使用数据科学工具，并且从了解业务环境的阶段到部署机器学习模型并创建新的业务见解。 在这段时间里，我已经针对商业问题开发了解决方案，例如识别客户​​流失，确定客户的交叉销售优先级，降低CAC值，预测商店销售额以及根据从广告网站上抓取的数据创建EDA。 每个项目的详细信息在下面的项目中进行了描述。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42101384

  1. toolbox-1:精选的库列表可加快机器学习工作流程-源码

  2. 工具箱 精选库可加快工作流程 阶段：数据 注解 图片： 文字： ， 数据集 文本： ，， ， ， ， 图片： 数据集搜索引擎： ， 撷取资料 音频： 视频： 图片： 新闻： PDF：， 远程文件： 搜寻： ， ， Google表格： Google云端硬碟： 数据集的Python API： Google地图位置数据： 数据扩充 文字： 图片： ， ， 阶段：探索 资料准备 缺少值： 将图像拆分为训练/验证/测试： 班级不平衡： 在笔记本中进行实验 通过CLI查看Jupyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42134878

  1. Katona-AI-Research:评估使用语言生成模型作为进行市场研究的手段-源码

  2. 状态：存档（代码按原样提供，预计不会更新） gpt-2 论文代码和模型。 您可以在我们的， 和阅读有关GPT-2及其分阶段发布的。 我们还供研究人员研究他们的行为。 *请注意，由于错误（在我们以前的博客文章和论文中），我们的原始参数计数是错误的。因此，您可能已经看到小型代表117M，中等代表345M。 用法 该存储库是研究人员和工程师尝试GPT-2的起点。 有关基本信息，请参见我们的。 一些警告 GPT-2模型的健壮性和最坏情况下的行为不是很容易理解。与任何机器学习的模型一样，请针对您的用例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：73400320
    • 提供者：weixin_42126677

  1. Monte_Carlo_hypothesis:对自然界中随机性起源的科学研究-源码

  2. 类别：实验数学，信号压缩，算法随机性，稀有事件建模，计算的物理限制 挑战： 已针对每种挑战编写了入门指南，到目前为止已针对N <= 10 ^ 6进行了测试。 确切地说，挑战在于设计一种超越这些基于算法信息论原理的预测的机器学习模型。目前，传统的数学智慧表明这样的模型是可能的。 在3月17日至4月17日之间，可以对素数的分布进行训练，其中n <= 10 ^ 6，并在10 ^ 6 <= n <= 10 ^ 9上进行评估。这一回合可以理解为探索阶段。 此后每个月，对于1 <

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_42118160

  1. DevOpsGirls:Python程序媛-源码

  2. DevOpsGirls 一起设计和完善Python程序媛课程。 DevOpsGirls（Python程序媛）培养计划（2019年版） （ps：本课程内容也适合男同学，男生若有兴趣也可一起参与学习和设计。） 本课程的初衷和目标 帮助更多女性学习编程和IT技能，让她们在技术世界里找到更多自信与尊严！ 网络上对DevOpsGirls程序媛培养计划的声音 大家对我们推出的DevOpsGirls程序媛学习计划还是认可，我们会更加努力！ 人生苦短，为什么我要用Python？ 随着机器学习的兴起，Pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121086

  1. PyHealth:用于健康预测模型的Python库-源码

  2. 用于健康预测模型的Python库（PyHealth） 部署，文档和统计 建筑状态，覆盖范围，可维护性和许可 发展状况：截至2021年1月4日，PyHealth处于积极发展阶段，处于alpha阶段。请关注，加注星标和获取最新功能！ PyHealth是针对医疗保健AI的全面Python软件包，专门为ML研究人员以及医疗保健和医学从业人员设计。 PyHealth接受各种医疗保健数据，例如纵向电子健康记录（EHR），连续信号（ECG，EEG）和临床记录（待添加），并支持使用深度学习和其他高级机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：35651584
    • 提供者：weixin_42125826

  1. h5p-essay:实验性H5P内容，可自动提供文本反馈-源码

  2. H5P作文 尝试提供自动反馈 这是一个实验性的游乐场，而不是针对H5P的详尽阐述的内容类型。在第一阶段，学习者将能够编写文本并立即收到反馈。最初（可能是最终），此反馈将仅基于之前已定义为教学人员的关键字列表。 内容类型可能会演变为使用机器学习技术进行的解决方案。但是，这只是一厢情愿的想法。另外：当心教学的意义和绊脚石！ 例子 完毕 作为学生，我可以输入论文文字并提交以进行“评分”。 作为学生，我可以（自动）保存草稿并在以后继续写。 作为老师，我可以添加介绍任务和提示的介绍性文字。 作为老师，我可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_42100971

  1. ProjectTalos:使用Talos自动机使您的ML想法成为现实-源码

  2. 关于ProjectTalos ProjectTalos是一个开放源代码的机器学习库，目前仍处于早期阶段。 项目名称的灵感来自希腊神话中名为Talos的自动机。 源代码和文档都是公开的，不胜感激。 目录 安装 pip install projecttalos 用法示例 让我们从导入必要的功能开始 下一步是将图像转换为numpy数组，并使用ImagePreprocessing（）对其进行标记（出于计算能力的考虑，我们正在使用非常小的数据集：D） 最后一步是使用必要的参数初始化NeuralN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：149504
    • 提供者：weixin_42129005

  1. PySpark-AI-service_Data-processing-NiFi:利用NiFi和AI服务通过云中托管的PySpark进行实时数据转换和持久性-源码

  2. 带有PySpark的端到端AI解决方案和带有Apache NiFi的实时数据处理 该项目在第一阶段演示了如何通过实时收集数据，转换数据并使用 （基于Apache NiFi）对其进行持久化。 在第二阶段，如何在Google Cloud 集群上运行Apache Spark和Jupyter Notebook。 议程 [设置云环境] 一般建筑 二手技术 ：一个FIWARE通用enbaler，用于实时管理上下文数据。 ：一个易于使用，功能强大且可靠的系统，用于处理和分发数据。 在内部，Draco基于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：394240
    • 提供者：weixin_42131352

  1. Supervised-learning-of-Many-Body-Localization:一种简单的神经网络结构，用于对多体局部（MBL）和热化相进行分类-源码

  2. 工作正在进行中 许多身体的监督学习 一个简单的神经网络结构，使用纠缠谱作为输入数据，对多体局部和热相进行分类。 该项目的灵感来自Mehta等人撰写的出色的关于物理的机器学习。 Al和随附的Jupyter笔记本。 网络可以采用纠缠谱或波函数（平方）作为输入。 因此，网络的结构（层数，神经元等）将相应更改，以实现最佳性能。 可以使用Keras 提供的贝叶斯优化或Hyperband方法估计最佳超参数。 使用适度的数据量（O（10 ^ 4）项），分类器在测试集上实现了近100％的准确性。 哈密​​

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42107491

  1. homo:一个基于离线唤醒，自然语言理解和情感分析的开源自然交互系统-源码

  2. 智人 English | 一个基于离线唤醒，自然语言理解和情感分析的开源自然交互系统 演示视频（中文）： 注意：正在重建的版本位于，名为 。 Aiicy专为物联网和用户终端而设计，将支持不同平台上的物联网设备，允许用户通过浏览器与其进行交互。 Aiicy和文档处于积极的开发阶段，敬请期待。 特征 离线关键字研究 基于开源的轻量级语音识别引擎 使用开源工具集进行离线语言模型训练 在线语音识别使用百度在线语音识别API 在线文字转语音使用百度在线文字转语音API 自然语言理解 基于开源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42135073

  1. Fake-News-Detection-System:假新闻检测系统，用于检测新闻是否为伪造。 使用“说谎者，说谎者着火的裤子”训练模型-源码

  2. 假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42097914

  1. easeml:可扩展的Auto-ML系统-源码

  2. Ease.ml-可扩展的自动ML系统 Ease.ml是声明性机器学习服务平台。 它使用户能够上载他们的数据集并开始模型选择和调整作业。 给定数据集的架构后，ease.ml会自动搜索适用的模型并执行训练，预测和评估。 所有模型均存储为Docker映像，从而具有更大的可移植性和可重复性。 有关更多详细信息，请查看最近的出版物： 李T，钟仲，刘J，吴伟，张C。 Ease.ml：致力于机器学习工作负载的多租户资源共享。 VLDB2018。 Bojan Karlas，刘吉，吴文涛，张策。 行动中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42099176

  1. Recommender-System:推荐系统概述-源码

  2. 欢迎大家关注个人网站 Recommender-System论文，学习资料以及业界分享 推荐系统（Recommender System）是机器学习应用多个成熟的方向之一，在工业界中，推荐系统也是大数据领域成功的应用之一。排序两个阶段的常用算法之外，随后涉及到内容理解的部分的相关算法。除了算法之外，还涉及到大数据相关的处理技术以及工程实践，下面总结和整理以工业界的推荐系统通常，包含如下的几个部分： 推荐系统的概述及其技术架构 召回排序算法 内容理解 架构工程实践 工业界解决方案 （以下内容会持续更新

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42122988

  1. End-to-end-ML-Housing-price-prediction-:一个端到端的机器学习项目，用于预测加州的房价-源码

  2. 端到端ML房屋价格预测 一个端到端的机器学习项目，用于预测加利福尼亚的房价。 从头到尾构建机器学习项目的所有必需阶段。 它在机器学习项目中考虑以下“ HOWS”： 获取数据 可视化并从发现中获取意义 准备不同的机器学习算法 如何选择和训练模型 如何微调模型 如何保存模型 它在两者之间给出了一些说明，以在Jupyter笔记本中提供一些说明。 使用的数据集是housing.csv Jupter笔记本电脑是端到端的ML_外壳 致谢：Aurelien Geron

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：410624
    • 提供者：weixin_42118770

  1. 机器学习挑战：系外行星探索-源码

  2. 机器学习作业-系外行星探索 背景 开普勒太空天文台是2009年发射的NASA人造卫星。该望远镜正在寻找我们自身之外的恒星系统中的系外行星。 卫星的最终目标是确定可居住的行星。 由于机械故障，最初的任务于2013年结束，但该望远镜自2014年以来一直在执行“ K2”扩展任务。 截至2016年5月，开普勒已验证了1284颗新系外行星。截至2017年10月，共有3,000多种已确认的系外行星（使用所有探测方法，包括基于地面的探测方法）。 望远镜仍处于活动状态，并继续收集其扩展任务的新数据。 目标 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 阶段机器学习：每个阶段的存储库su用于卫星图像，土地覆盖和生物多样性时空数据集的机器学习-源码

  2. 阶段机器学习 每个阶段的存储库su用于卫星图像，土地覆盖和生物多样性时空数据集的机器学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42112658

  1. iroko：在数据中心环境中测试强化学习策略的平台-源码

  2. Iroko：数据中心RL健身房 免责声明：该项目仍处于早期研究阶段。 它不是稳定的，经过良好测试的，并且变化很快。 如果要使用此项目，请警告。 Iroko是一个开源项目，致力于提供符合openAI的体育馆。 目的是开发可解决数据中心问题的机器学习算法，并再次公平地评估传统技术的解决方案。 具体描述可在我们的。 硕士论文中提供了更详细的版本。 还有关于该主题的已发布的研讨会论文： 。 Fabian Ruffy，Michael Przystupa，Ivan Beschastnikh。 NIPS

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42099814

  1. PyMO：一个用于运动捕捉数据的机器学习研究的库-源码

  2. PyMO 使用运动捕捉数据进行机器学习的库 该库目前处于高度试验阶段，所有内容都可能会发生变化:) 路线图 Mocap数据解析器和编写器 常见的Mocap预处理算法 特征提取库 可视化工具 当前功能 写入BVH文件 预处理管道 转换数据表示 欧拉角到指数图 欧拉角的指数映射 逆变换的面向人体的全局平移和旋转计算 逆变换的根中心位置归一化器 标准洁牙机 关节选择器 可视化工具 注解脚/地面接触检测器 读取BVH文件 from pymo . parsers import BVHParser pa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42159267

  1. EvalAI：评估AI的最新水平-源码

  2. EvalAI是一个开源平台，用于大规模评估和比较机器学习（ML）和人工智能（AI）算法。 近年来，将解决给定任务的算法与其他现有方法进行比较变得越来越困难。 这些比较在算法实现，使用非标准数据集拆分和使用不同评估指标方面存在细微差异。 通过提供中央排行榜和提交界面，我们可以使研究人员更轻松地重现论文中提到的结果，并进行可靠，准确的定量分析。 通过提供基于map-reduce框架的快速，健壮的后端，以加快动态评估速度，EvalAI旨在使研究人员更轻松地从技术论文中复制结果并进行可靠，准确的分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42144366
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