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搜索资源列表

  1. 机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载

  2. 机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-09
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_38248958

  1. 机器学习线性回归代码

  2. .py机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：870
    • 提供者：bird961113

  1. Machine-Learning-minors-源码

  2. ML-线性回归 这是一个基于线性回归的基础项目，其中，当将Hours变量输入模型时，我们将预测Scores变量。 任何愿意做出贡献，想帮助使这个项目更高效，更简单的人都受到欢迎：P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1018880
    • 提供者：weixin_42125770

  1. stats2021_topics-源码

  2. 按主题统计学习 该存储库的目的是按主题列出一些统计学习模块。最初创建该索引的目的是为信息学学生的一学期统计学课程的材料编制索引。 专题页面 统计简介： : 基础-数据清理，数据探索，概率： : 基础-零假设意义检验（NHST）： : 基础-NHST问题，统计假设： : 非参数测试： : 皮尔逊相关性： : 线性模型（简单回归）： : 线性模型（多元回归）： : t检验： ： 单向方差分析： : 双向方差分析： : ANCOVA和RMANOVA： ： 回归诊断： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42116921

  1. Linear-Regression-源码

  2. 线性回归：使用监督的ML（级别-初学者）进行预测 使用Python Scikit学习线性回归 在本节中，我们将了解如何将用于机器学习的Python Scikit-Learn库用于实现回归函数。我们将从涉及两个变量的简单线性回归开始。 使用Python Scikit学习线性回归 在本节中，我们将了解如何将用于机器学习的Python Scikit-Learn库用于实现回归函数。我们将从涉及两个变量的简单线性回归开始。 问题陈述 在此回归任务中，我们将根据学生学习的小时数来预测学生预期得分的百分比。这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42110362

  1. PYLLR:用于二进制分类器似然比校准的Python工具包-源码

  2. 聚甲醛 用于二进制分类器似然比校准的Python工具包 重点是二进制分类器（例如说话者验证），其中分类器的输出采用经过良好校准的对数似然比（LLR）的形式。这些工具包括： PAV和ROCCH得分分析。 DET曲线和EER DCF和minDCF 贝叶斯错误率图 Cllr 简单的线性融合和校准（生成高斯和逻辑回归） PYLLR中的大多数算法是旧版MATLAB Python转换。有关算法的说明，请参见： NikoBrümmer和Edward de Villiers， ，2013年。 目前，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42129412

  1. symbolic_deep_learning:“通过归纳偏置从深度学习中发现符号模型”的代码-源码

  2. 该是中的正式实现。 Miles Cranmer，Alvaro Sanchez-Gonzalez，Peter Battaglia，徐瑞，Kyle Cranmer，David Spergel，Shirley Ho 查看我们的，，和。 要求 对于型号： 火炬 麻木 符号回归： ，我们的新型开源Eureqa替代产品 对于模拟： （简单的N体模拟） （暗物质数据；可选） tqdm matplotlib 训练 要从本文中训练一个示例模型，请尝试。 完整的模型定义在models.py中给出。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42131798

  1. Simple_Linear_Regression:统计方法，使我们能够研究两个连续（定量）变量之间的关系-源码

  2. Simple_Linear_Regression 简单线性回归是一种统计方法，可让我们研究两个连续（定量）变量之间的关系。 表示为x的变量被视为预测变量，解释变量或自变量。 其他变量（表示为y）被视为响应，结果或因变量。 导入库和数据集 将numpy导入为np 导入matplotlib.pyplot作为plt 将熊猫作为pd导入 数据集= pd.read_csv（“ Salary_Data.csv”） x = dataset.iloc [:,：-1] .values y = dat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_42125770

  1. Python:我在python中为简单项目编写的代码-源码

  2. Python 我在python中为简单项目编写的代码： 视频供稿中的运动感应 多元线性回归实践

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_42139429

  1. regression_and_predictions-源码

  2. WWCode数据科学：统计研讨会系列-数据科学中的统计 第四周：回归与预测 本课程涵盖以下主题。 简单线性回归 多元线性回归 真实示例 回归中的因子变量 回归诊断-离群值，影响值，相关错误 里奇和套索回归 多项式和样条回归 使用了纽约空气质量数据（ ）进行分析。 。 注意：下载HTML文件时，如果它以原始版本出现，请按照以下步骤使其可读。 在浏览器中下载HTML文件 右键单击HTML文件页面上的任意位置，然后从选项中选择“另存为” 将文件另存为文件类型“ HTML”在本地计算机上 保存后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42165508

  1. API-Weather-Analysis-源码

  2. API天气分析 第一部分-天气分析 在第一部分中，创建了一个Python脚本，以可视化世界各地距赤道不同距离的500多个独特城市的天气。 为此，我们使用了一个简单的Python库和OpenWeatherMap API创建了一个代表世界城市的天气模型。 第一组散点图展示了以下关系： 温度（F）与纬度 湿度（％）与纬度 多云（％）与纬度 风速（mph）与纬度 第二个系列包括对每个关系的线性回归，并将地块分为北半球和南半球： 北半球-温度（F）与纬度 南半球-温度（F）与纬度 北半球-湿度（％

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42106765

  1. The-Sparks-Foundation-Tasks-源码

  2. Sparks基金会的任务 该存储库包含我作为实习生时完成的任务 实习类别-数据科学和业务分析 实习期限-1个月（2021年3月） 实习类型-在家工作 在这次实习中，我需要在给定的时间范围内完成6个任务中的至少一项。 ＃Task-1：使用监督型ML进行预测 根据学习时间预测学生的分数百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及2个变量。 数据可在找到 您可以使用R，Python，SAS Enterprise Miner或任何其他工具。 如果学生每天学习9.25小时，预计得分是多少？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42127369

  1. DataInsights:你好，欢迎来到这个仓库。 此回购包含使用python作为编程语言的数据科学和业务分析方面的某些项目-源码

  2. 数据洞察 你好，欢迎来到这个仓库。 此回购包含使用python作为编程语言的数据科学和业务分析方面的某些项目。 问题陈述 ： 根据编号预测学生的百分比学习时间。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及2个变量。 您可以使用R，Python，SAS Enterprise Miner或任何其他工具。 如果学生每天学习9.25小时，预计得分是多少？ 这是数据集： 解决方案： 演示： 问题陈述： 从给定的“虹膜”数据集中，预测最佳聚类数并直观地表示出来。 使用R或Pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42131342

  1. linear_regression_ecommerce_data:linear_regression_project_ecommerce_data这是Udemy课程中的线性回归项目-源码

  2. linear_regression_ecommerce_data 这是Udemy课程的线性回归项目：Python for Data Science and Machnie Learning 如果打开笔记本时出现问题，请访问并将链接粘贴到笔记本中以进行查看。 这似乎是GitHub后端经常出现的问题。 有关更多信息，请参见： : 注意系数的解释。 在最简单的情况下，将采用一种平衡设计，其中预测变量不相关。 因此，假设所有其他预测变量均保持不变，则通过增加其中一个预测变量的单位，我们将看到因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：325632
    • 提供者：weixin_42117340

  1. 回归应用-源码

  2. 回归店 您可以通过点击以下链接查看该应用程序： 这是用R编写的回归应用程序。它可以用于简单的线性回归，也可以用于多重线性回归。 允许用户从头到尾完成建模过程。 同样，允许用户在建模过程的每个步骤进行观察。 完成该过程后，用户可以下载包含每个步骤和所有记录HTML或Word文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42132598

  1. 简单线性回归：简单线性回归-源码

  2. 简单线性回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42137723

  1. 使用Python进行简单线性回归：使用Python进行简单线性回归-源码

  2. 使用Python进行简单线性回归 在ML算法中，我们有： 监督学习 无监督学习 在监督学习中，我们有： 回归 分类 首先，我们讨论不同类型的回归。 线性回归 简单线性回归 多元线性回归 逻辑回归 套索回归 岭回归 在此存储库中，我们讨论简单线性回归 简单线性回归： It is applicable when relationship between input variable and output variable is linear, that is it should h

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42132359

  1. 简单线性回归中的加拿大房屋价格预测：使用BoxCox变换对要素进行简单线性回归中的加拿大房屋价格预测-源码

  2. 简单线性回归中的加拿大房屋价格预测：使用BoxCox变换对要素进行简单线性回归中的加拿大房屋价格预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_42165973

  1. data_processing_jupyter：具有可视化的简单线性回归的数据处理示例实现-源码

  2. data_processing_jupyter 具有可视化的简单线性回归的数据处理示例实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_42134537

  1. 交互式简单线性回归：基于PureScript，基于浏览器的简单线性回归实现-源码

  2. 交互式简单线性回归 输入2D数据点并使用梯度下降拟合简单的线性回归模型。 使用构建。 可在播放。 文献资料 有关完整的文章，请访问。 开始使用 git clone gitgithub.com:lettier/interactive-simple-linear-regression.git cd interactive-simple-linear-regression # Install nvm, npm, and yarn. nvm use yarn run installPackages ya

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42109639
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