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搜索资源列表

  1. ml-model-comparison-源码

  2. 机器学习分类模型的比较 应用了LogisticRegression，SVM，RandomForest分类算法。 使用GridSearchCV可以找到所有模型的最佳超参数。 然后评估模型性能（混淆矩阵，精度，召回率，ROC AUC），并从业务影响角度解释性能（误报与误报）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：702464
    • 提供者：weixin_42160398

  1. Cardiovascular-Disease-Prediction-using-Machine-Learning-源码

  2. 利用机器学习进行心血管疾病预测 使用10倍交叉验证，在UCI数据集上集成了5种机器学习分类算法的应用。 分析并比较了基于准确性，灵敏度，特异性，ROC曲线和AUC的每种算法。 可视化混淆矩阵，ROC曲线，用于比较所有算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：743424
    • 提供者：weixin_42121725

  1. Evaluation-Metrics-Package-Tensorflow-PyTorch-Keras-源码

  2. 机器学习评估指标包Tensorflow-PyTorch-Keras 一个项目的重要方面是测试机器学习算法。如果使用索引进行评估，则该模型可以提供令人满意的结果。但是，如果根据其他指标（例如对数损失或其他类似指标）进行评估，则结果可能会很差。通常，我们使用分类精度来计算模型的效率，但不足以真正评估模型。在此仓库中，涵盖了用于不同类型的模型/应用程序的各种形式的度量。 分类 分类精度 混淆矩阵 精确度和召回率 F测度 接收器工作特性（ROC） 曲线下面积（AUC） 精确召回曲线 分割 联盟交叉口（I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42144201

  1. Computer-Vision-2020-源码

  2. 该项目需要基于卷积神经网络的图像分类器的实现。包含15个类别，并且已经分为训练集和测试集。 要求点： 根据以下规范从头开始训练浅层网络： 使用表1中所示的网络布局； 由于输入图像的尺寸为64×64，因此您需要调整图像的尺寸以将其输入网络。请遵循简单的方法，分别沿x和y重新缩放整个图像，以获取合适的尺寸。还存在其他方法，有关数据增强的可选改进，请参见下文。 将提供的训练集划分为实际训练集的85％和15％用作验证集； 使用动量优化算法的随机梯度下降，使用您使用的库的默认参数，以下指定的参数除外； 使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：88080384
    • 提供者：weixin_42121754

  1. Machine-Learning-Metrics-Package-Tensorflow-PyTorch-Keras-源码

  2. 机器学习指标包Tensorflow PyTorch-Keras 一个项目的重要方面是测试机器学习算法。如果使用索引进行评估，则该模型可以提供令人满意的结果。但是，如果根据其他指标（例如对数损失或其他类似指标）进行评估，则结果可能会很差。通常，我们使用分类精度来计算模型的效率，但不足以真正评估模型。在此仓库中，涵盖了用于不同类型的模型/应用程序的各种形式的度量。 分类 分类精度 混淆矩阵 精确度和召回率 F测度 接收器工作特性（ROC） 曲线下面积（AUC） 精确召回曲线 分割 联盟交叉口（IOU

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42117622

  1. DigitClassification:MNIST数据库分类算法的研究-源码

  2. 数字分类 对和数据库上的分类算法进行了。 为了进行分类，我的研究包括诸如K均值，SVD，切线距离，K最近邻，神经网络和卷积神经网络之类的方法。 文件夹中包含混淆矩阵，以及一篇论文，讨论了我到目前为止的分类工作。可在文件夹中找到K均值，SVD，切线距离的代码。可在文件夹中找到K最近邻居，神经网络和卷积神经网络的。 截至3/8/2021，我的报告尚不完整，预计将于2021年4月25日完成。 截至3/8/2021，我的python代码不完整。我想完善我的C-NN代码，还没有建立起用于分类的神经网络。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：572416
    • 提供者：weixin_42133918

  1. Predicting-SyriaTel-Customer-Turnover:基于客户使用情况的电信公司客户流失分析-源码

  2. 电信公司分析 预测客户流失 作者：米格尔·桑塔纳（Miguel Santana） 业务问题： 叙利亚电信是一家电信公司，旨在改善客户流失率。 该公司提供了客户数据，以便更好地了解消费者是否会停止与该公司开展业务。 OSEMN框架将用于分析数据集，并为将特征重要性分类的机器学习算法做准备。 选定的功能将用于提供业务洞察力并减少客户流失。 数据 可在Kaggle的网站上找到叙利亚电视数据集。 数据集可以在找到 过程 OSEMN框架用于分析数据 探索性数据分析| 客户来电总数 可视化白天，夜晚和夜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42115003

  1. Different-Metric-For-Supervised-Learning-源码

  2. 不同指标的监督学习 ##在此笔记本中，我尝试涵盖与分类回归和时间序列数据分类有关的所有度量标准，准确度，精度，F1得分混淆矩阵，二进制的ROC和AUC对数损失以及多标签分类回归度量标准，RMSE R2，误差，均值，绝对值错误

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_42133899

  1. COVID-19RiskProject:机器学习在创建COVID-19死亡率风险计算器中的应用-源码

  2. 使用机器学习的COVID-19死亡率风险 该项目的目的是将机器学习应用于评估COVID-19死亡风险因素，并创建一个死亡风险预测计算器。 我们还进行了深入的数据考察，以观察COVID-19危险因素的任何趋势。 资料来源： ： 项目包括： 用于数据分析的Python Python Flask支持的API AWS云数据库 HTML / CSS包括用于前端Web开发的模板扩展 机器学习-聚类（KMeans，决策树），分类（逻辑回归），多项式回归 分类报告和混淆矩阵以评估模型拟合度； 功能关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42129797

  1. 2019Baidu-XJTU_URFC:2019Baidu＆XJTU_URFC初步回合代码-源码

  2. 2019百度-XJTU_URFC 2019Baidu＆XJTU_URFC初步回合代码 GeResult_ensemble.py对训练得到的模型进行融合MM_val.py在验证集上分析训练得到的单模型MM_val_ensemble.py在验证集上分析训练得到的多模型，里面的混淆矩阵可以分析分类结果 multimodal_train_val.py训练模型 data / Split_TrainVal.py扩展训练验证集data / select.py去除黑块面积超过25％的图片data / trai

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42121725

  1. curl-源码

  2. 连续无监督表示学习（CURL） 该存储库包含与NeurIPS 2019提交的有关连续无监督表示学习（CURL）的代码。 可以通过运行三种不同的训练脚本之一来重现本文中的实验： train_sup.py ：运行有监督的持续学习基准 train_unsup.py ：运行无监督的iid学习基准 train_main.py ：运行本文中的所有其他实验（文件中有关更改内容的详细信息） 在每种情况下，簇的准确度/纯度和​​k-NN误差都会记录到终端，其他数量也可以从training.py访问（例如，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42131728

  1. creditrisk-源码

  2. Lending Club数据信用风险分析-预测违约 介绍 对于这个项目，我从Lending Club批准的2007年至2011年的个人贷款中选择了一个数据集。可以在上找到该数据。 分析的目的是提高盈利能力，并帮助公司和投资者确定利率。 我们将使用机器学习模型将信用风险建模为二进制分类问题。 表中的内容 简介导入库创建功能混淆矩阵图特征重要性图ROC曲线图最低PCA FPR和TPR 探索性数据分析 读取数据 探索数据-目标列-功能选择 打扫 缺失值 格式化数值数据 为分类创建虚拟变量 造型 选择绩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_42110070

  1. MNIST-Fashion-data-Classification-Task:尝试使用MNIST Fashion数据集，以手工方式建立最佳模型，而无需使用预制的机器学习模型-源码

  2. MNIST时尚数据分类任务 这项研究的目的是找到最佳分类器来训练机器学习模型，该模型将用于预测图片的内容。 通过使用成千上万张图片的像素分解，模型将尝试将每张图片分类为正确的类别。 该报告将重点关注以下10种服装的图片：T恤/上衣，裤子，套头衫，连衣裙，外套，凉鞋，衬衫，运动鞋，包和脚踝靴。 该模型的目的是使用30,000张带有指定标签的图片对其进行训练，然后再对5,000张图片进行测试。 理想情况下，该模型将来将可以接收任何图片，并且可以预测图片上方列出的10个项目中的哪个正在描绘。 创建了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42134038

  1. doc-clf-aws-lambda:构建了一个文档分类器，并使用lambda函数将其部署到AWS-源码

  2. doc-clf-aws-lambda 此存储库包含完整的代码和玩具数据，以训练文档分类器和模板，这些文档分类器和模板是使用AWS lambda函数创建无服务器Web服务所需的。 随机森林用作分类器。 原始模型的测试数据准确度为0.8169，培训的准确度为0.8188。 但是它不能在AWS上使用，因为该模型很大，并且在AWS上执行预测时会超时。 ligher版本正以0.7875的精度在云上使用。 混淆矩阵可以在jupyter笔记本脚本中找到。 doc_clf_tryout1.ipynb 使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：104857600
    • 提供者：weixin_42131439

  1. nprint-wlan:将Radiotap和Wlan标头支持添加到nPrint-源码

  2. 凯宇笔记 示例：Wi-Fi设备的多设备分类器 样本1：wlan_2020_11_05_03.pcap，3910个数据包 juypter笔记本： 混淆矩阵 归一化混淆矩阵 nPrintML，AutoML混淆矩阵： ！[] 需求包 sudo apt install libpcap-dev sudo apt install argp sudo apt install automake autoconf sudo apt install autotools-dev 安装 您可能不需要sudo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：91226112
    • 提供者：weixin_42099815

  1. shrec21_changedetection-源码

  2. shrec21_changedetection 依存关系 该项目结合使用python，c ++和matlab。 python依赖项与原始ChangeDetectionDatasetViewer存储库本质上相同。 C ++依赖项包括： Cmake版本3.15或更高版本聚氯乙烯天秤座对于matlab，使用2020a版本，尽管新旧版本可能不会有问题。 运行程序 该程序分为两个部分： 预处理脚本“ setup.sh”处理点云。 这需要运行一次。 run.sh脚本执行分类并显示混淆矩阵。 confusi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：81788928
    • 提供者：weixin_42137022

  1. python-neural-network:https的分叉-源码

  2. 使用numpy实现的MLP神经网络库 一般的 这是一个功能齐全的前馈神经网络库。 实现的功能有： 损失函数：交叉熵，均方误差 层：线性，S形，ReLU 具有正向和反向传播的网络 一个热编码标签的功能 混淆矩阵可视化器 有两个演示来演示库的功能： 虹膜数据集分类器 手写数字（mnist）分类器 代码中有很多注释来解释细节 需求 python 3.x 麻木 matplotlib 安装 要安装所需的依赖项： make install 。 演示（iris数据集） 要运行演示： python3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42118011

  1. pneumonia_detection：使用机器学习检测肺炎-PyTorch-源码

  2. 肺炎检测 使用机器学习进行肺炎检测。 培训是在colab中完成的： 演示： 结果（混淆矩阵）： 数据 我使用了中数据集的修改版本。 我将PNEUMONIA数据集拆分为BAETERIAL PNUEMONIA和VUAL PNEUMONIA，而不是NORMAL和PNEUMONIA。 这样，数据分布更均匀，我可以区分病毒性肺炎和细菌性肺炎。 我还将验证数据集与测试数据集结合在一起，因为验证数据集每个类只有8张图像。 这是结果分布： 处理和扩充 我将图像的大小调整为150x150，并且因为某些图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109598

  1. SCDC：SCDC项目，最初位于：https：github.commeichendongSCDC。 支持稀疏矩阵等-源码

  2. SCDC：通过多个单细胞RNA测序参考的大容量基因表达反卷积 SCDC是用于批量的方法，它利用了来自多个参考数据集中的细胞类型特异性基因表达。 SCDC采用ENSEMBLE方法来整合来自不同实验室，在不同时间产生的不同scRNA-seq数据集的去卷积结果，从而隐含地解决了混淆问题。 安装 您可以使用以下命令从安装发布的SCDC版本： if ( ! require( " devtools " )) { install.packages( " devtools " ) } devtools

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：142606336
    • 提供者：weixin_42140625

  1. pycm：Python中的多类混淆矩阵库-源码

  2. 目录 总览 PyCM是一个用Python编写的多类混淆矩阵库，它同时支持输入数据向量和直接矩阵，并且是用于分类后模型评估的适当工具，支持大多数分类和整体统计参数。 PyCM是混淆矩阵的瑞士军刀，主要针对需要大量指标用于预测模型和准确评估各种分类器的数据科学家。 图。1。 ConfusionMatrix框图 开放式集线器 PyPI计数器 Github星 科 主 开发者 特拉维斯 AppVeyor 代码质量 安装 :warning_selector: PyCM 2.4是支持Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099302
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