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搜索资源列表

  1. 统计计算，bootstrap方法

  2. 一本好的统计学材料，可以学习先进的统计学方法！方差消减技术等等专业课题，bootstrap方法也很详细……

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-11
    • 文件大小：555008
    • 提供者：liuhao890712

  1. The Element of Statistical Learnging (统计学习基础：数据挖掘、推理与预测)

  2. During the past decade there has been an explosion in computation and information technology. With it has come vast amounts of data in a variety of fields such as medicine, biology, finance, and marketing. The challenge of understanding these data h

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-09
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：lengwuqin

  1. 机器学习技法(台大-林轩田)数据集

  2. 机器学习技法(台大-林轩田)数据集 Embedding Numerous Features [嵌入大量的特徵] -- Linear Support Vector Machine [線性支持向量機] -- Dual Support Vector Machine [對偶支持向量機] -- Kernel Support Vector Machine [核型支持向量機] -- Soft-Margin Support Vector Machine [軟式支持向量機] -- Kernel Logistic

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-25
    • 文件大小：182452224
    • 提供者：mubai_csdn

  1. 编程开发视频资源

  2. Java视频和资料 前端视频和资料 bootstrap视频和资料 500本编程书籍视频和资料 测试视频和资料 小程序视频和资料 运维视频和资料 python视频和资料 Hadoop视频和资料 数据结构视频和资料 深度学习视频和资料 mysql视频和资料 C语言视频和资料 机器学习视频和资料 数据分析视频和资料 爬虫视频和资料： 区块链视频和资 大数据视频和资料 人工智能视频和资料 虚拟机资料 云计算视频和资料 go语言视频和资料： PHP全套 移动端混合APP视频和资料 企业级网站前端制作视频

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2019-05-03
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_44141520

  1. 总结：Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升) - 简书.pdf

  2. 关于机器学习方面的集成算法，包括boosting和bagging，里面讲解详细，值得下载2019/4/27 总结: Bootstrap(白助法), Bagging, Boosting(提升)-简书 assiier 1 -9 Decition boundary Classifier 2 Decislon boundary 2 Classifier 3 o Decision boundary 3 ▲△▲ △6▲ Feature 1 Feature 1 Featur (∑ g Feature Ense

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_15141977

  1. codeakki-源码

  2. 你好 :waving_hand: ，我是Akshay Sharma 来自印度的热情后端开发人员。 :telescope: 我目前在工作 :seedling: 我目前正在学习机器学习和NLP :man::laptop: 我所有的项目都可以在 :memo: 我经常在上写文章 :closed_mailbox_with_raised_flag: 如何联系我 :page_facing_up: 了解我的经历 :high_voltage: 有趣的事实是，我喜欢学习新事物，并且喜欢我内心的书呆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42160424

  1. jairajc-源码

  2. 嗨，我是 :waving_hand: 我在读大学计算机专业的三年级时拥有丰富的经验，曾使用过各种技术，包括Web开发，数据科学，机器学习和深度学习。 过去，我曾在NetWeb Technologies担任数据科学实习生。我还曾在印度政府电信与信息技术部下属的TCIL印度担任数据分析师实习生。 目前，我正在寻找数据科学，机器学习或相关领域的全职职位。 我擅长的事情： 语言：Python，SQL，Ruby，Java，C ++ 框架：Flask，Ruby on Rails，AngularJS，Boo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42101056

  1. StressRecognitionSystem:作为我的硕士论文的一部分，我的最后一年的项目是发布基于物联网的上下文感知系统以进行压力检测和识别-源码

  2. 压力识别系统 De-Stress是一种IoT系统，能够根据患者的身体生理测量值（ECG，EMG，心率和呼吸率）检测患者的压力。 数据是使用MySignals HW v2.0 eHealth平台获取的，然后发送到部署在REST API中的机器学习模型中，以获取是否处于压力状态的患者状态，并根据其情况采取措施。 在这个项目中，我已经学习并获得了不同领域的许多新技能，例如机器学习，物联网和Web开发。 该项目中使用的技术是： 数据采集​​：Arduino + Python（PySerial库） 机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42133753

  1. complete-web-developer-zero-to-mastery:在2021年从完整的Web开发人员那里学习HTML，CSS，JavaScript，React，Node.js，机器学习以及更多内容-源码

  2. 2021年完整的Web开发人员：从零到精通 在2021年从完整的Web开发人员那里学习HTML，CSS，Javascr ipt，React，Node.js，机器学习以及更多内容：从零到精通的课程。 内容 介绍 互联网如何运作 网络历史 HTML 5 进阶HTML 5 CSS 进阶CSS Bootstrap 4，模板和构建启动登录页面 CSS网格+ CSS布局 Web开发人员的职业 Java脚本 DOM操作 进阶Javascr ipt 命令行 开发人员环境 Git + Github +开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42109125

  1. TIL:今天我学到了-源码

  2. :shooting_star: 提尔（今天我学会了） 我每天通过各种语言和技术学习的东西的集合。 我自己的计算机科学知识表达媒介！ 我所学/正在学习的内容： HTML5 CSS3 BootStrap和ES6 香草Javascr ipt 竞争性编程/数据结构和算法（具有挑战性...而且，超越大学的概念范围即可—完成这些概念之后。） Python（必须很快进入高级概念） Java C（当今首选） C ++（第一编程语言） 的MATLAB CSV（使用Python进行机器学习的经验

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42137723

  1. Ensemble-Learning-Methods-源码

  2. 合奏学习方法 装袋 答：什么是装袋？： 这是一种集成的机器学习技术。 它基于带有替换的引导程序采样创建基于树的模型。 每个投票都是从模型中收集的，多数投票将被视为最终输出。 它是引导抽样+聚合（投票聚合）。 创建模型时，会将相等的权重分配给每个数据。 B.使用装袋的目的：它采用具有高方差和低偏差的模型，并在不降低bais的情况下减小其方差。 C.什么是Bootstrap ？： Boostrap是指替换后的随机抽样。 它使我们可以更好地了解数据集的偏差和方差。 它涉及从数据集中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42105816

  1. cs294-ai-sys-fa19:CS294-162； 机器学习系统研讨会-源码

  2. 如何贡献 本页描述了如何构建和修改本课程的网站。 要求 您将需要安装最新版本的Ruby。 brew install ruby 我使用以下创建了Bootstrap 4.0版本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：164626432
    • 提供者：weixin_42125826

  1. YiQi-ZombieCompanyClassifier:易企|僵尸企业分类系统2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛A09赛题-僵尸企业画像及分类决策树，随机森林与XGBoost投票投票支持Web端访问Bootstrap + D

  2. 易企|僵尸企业分类系统 该项目是2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛A09赛题-僵尸企业画像及分类我们团队提交作品的源码。该项目主要任务是要根据给定的企业信息，进行二分类，判断是僵尸企业和非僵尸企业。 本项目分为两部分，第一部分是机器学习训练模型，业务与统计两个角度构造特征，使用RFECV作特征筛选，算法主要使用决策树，随机森林与XGBoost，网格搜索五折交叉参数调优，并使用投票分类器融合，权重使用遗传算法确定，并造成数据融合。第二部分是Web可视化界面，用于支持拆分和批量企业信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42132359

  1. graduate_work:基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计与系统实现-源码

  2. 毕业设计 基于弹幕情感分析的直播高光时刻判断模型设计 数据清洗与初步 基于词典的句子情感值计算模型 基于机器学习的片段情感分析与高光时刻判断模型 系统设计与实现 直播弹幕情感分析与高光检测系统 技术架构 前置：Bootstrap + Echarts 框架：烧瓶 数据处理与分析中用到的各类词典与模型数据：自己整理或生成 功能 自定义词典：支持用户上传自定义词典，与系统词典合并 弹幕单文本分析：输入一条弹幕，判断其情感可能性 数据预处理：上传弹幕原始数据，进行清洗，按时间聚合，提取情感特征 弹幕片段

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42108054

  1. jstat-examples：jstat库的用法示例-源码

  2. jstat-示例 使用示例 实例图 机器学习 ：线性回归 ：非线性回归 ：使用香草KNN算法进行分类 ：具有多个线程的KNN分类 ：使用KMeans进行聚类 ：后勤分类 ：使用正则化LassoRegularizer和RidgeRegularizer线性回归 ：使用ConfusionMatrix类的分类性能评估 ：转发算法 ：向后算法 ：维特比算法 优化 ：具有一个特征的梯度下降 ：具有两个特征的梯度下降 统计数据 ：平均值的Vanilla Bootstrap ：均值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：539648
    • 提供者：weixin_42175516

  1. python机器学习库sklearn——集成方法

  2. 本文来自csdn，本文将介绍sklearn中如何使用集成学习,模块还支持树的并行构建和预测结果的并行计算，希望对您的学习有所帮助。集成方法的目标是把多个使用给定学习算法构建的基估计器的预测结果结合起来，从而获得比单个估计器更好的泛化能力/鲁棒性。在scikit-learn中，bagging方法使用统一的BaggingClassifier元估计器（或者BaggingRegressor），输入的参数和随机子集抽取策略由用户指定。max_samples和max_features控制着子集的大小（对于样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：227328
    • 提供者：weixin_38690017

  1. EcoSort：EcoSort是一个网络应用程序，使用机器学习来告诉您如何处置任何废物。 使用过的Microsoft Azure，Bootstrap Studio等。 与团队一起提交给EarthxHack-源码

  2. 手头的问题 全球废物管理 废物管理是世界范围内非常严重的问题。 简而言之，只有特定的材料可以被回收，而当其他物体被混入时，整个批次必须被扔进垃圾箱。 只要市民不能正确地循环利用废物或不当处置废物，废物管理就会变得更加困难。 无需分类处理废物，只需将其丢弃到垃圾填埋场或海洋中或进行焚化即可。 如果每天的公民正确地回收物品，将对世界产生巨大的积极影响。 碳排放量 由于无效的废物管理方法，碳排放量增加。 当本应回收的物品也被扔到废物中时，释放出来的诸如二恶英等毒素的水平将增加数吨。 这会增加空气污染，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_42127754

  1. no-mo-acne：gunnhacks项目：使用机器学习来使痤疮成瘾！ 用w ahaanlimaye aryanpal134 erice04制作-源码

  2. 线型痤疮 “不再粉刺在线” GunnHacks 2021项目 一个使用机器学习和图像处理来诊断和帮助治疗痤疮的网站。 我们只知道h1标签而走进去，而知道h6标签 :face_with_steam_from_nose: s Ahaan Limaye ahaanlimaye Aryan Pal aryanpal132 林家祥 erice04 罗兰·杨whyroland 它用什么 前端：HTML，CSS，JS，Bootstrap 5 后端：Node.js，Express.js，Ajax

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42116681

  1. 股票感觉：基于情感字典和机器学习的股市舆情情趣分类可视化Web-源码

  2. 股市舆情情感分类可视化系统 最后更新2018年7月16日 此Web基于Django + Bootstrap + Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。关于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题标题设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器通过Django Web框架，将所得数据传递到前端通过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理。 不足之处或交流学习欢迎通过邮箱联系我 目前的功能： 个股历史交易行情 个股

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42172972

  1. 机器学习实战之AdaBoost算法

  2. 前面几章的介绍了几种分类算法，当然各有优缺。如果将这些不同的分类器组合起来，就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法。集成方法有多种形式：可以使多种算法的集成，也可以是一种算法在不同设置下的集成，还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器，再将这些分类器进行集成。adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基分类器（弱分类器），基于分类器的错误率分配不同的权重参数，最后累加加权的预测结果作为输出。在介绍adaBoost之前，我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：289792
    • 提供者：weixin_38722193
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