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搜索资源列表

  1. Machine-Learning-Model-for-the-Planetary-Albedo:任务1的解决方案-源码

  2. 行星反照率的机器学习模型 任务1的解决方案 在Jupyter Lab中创建，Python --version-- 3.8.5 图书馆使用的是pandas，numpy，matplotlib.pyplot，seaborn模型选择：线性回归指标：MAE，MSE和RMSE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_42123296

  1. projects:机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 我的机器学习项目包括： -从零开始进行Logistic回归以对手写数字1和数字5进行分类-通过使用libsvm库提供给定数据的SVM -具有线性回归的汽车的销售价格预测-PCA从头开始，k-均值从头开始-通过使用不同的模型进行多类分类-通过使用不同的模型来确定期限存款Scrath的高斯混合期望最大化算法随机梯度下降从零开始的逻辑回归-使用textgenrnn库生成文本Xgboost和Catboost的欺诈检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42104906

  1. capston_project:预测股价。 Udacity的机器学习纳米学位的最后一个项目-源码

  2. capston_project 预测股价。 Udacity的机器学习纳米学位的最后一个项目 必要软件包Python 3.x Pandas NumPy Keras TesnorFlow MatplotLib AlphaVantage Sklearn 1背景自从发明了股票市场以来，人们一直试图提出创造性的解决方案来“击败它”。 随着计算机的发明，人们试图利用其计算能力来尝试并利用股票市场。 数学的不同领域引起了定量分析的兴起，其中一些聪明的人创造了工具和理论来预测股票市场的行为以利于他们。 如今

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42126668

  1. Machine-Learning:吴恩达机器学习系列课程作业原始码-源码

  2. 机器学习 吴恩达机器学习系列课程作业原始码 1线性回归 2逻辑回归，正则化 3多元分类，神经网络 4反向传播神经网络 5偏差和方差 6支持向量机 7K均值和PCA 8异常检测，推荐系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42116701

  1. mml-book.github.io:随书的网页“机器学习的数学”-源码

  2. mml-book.github.io 随书的网页“机器学习的数学” Marc Peter Deisenroth，Aldo Faisal和Cheng Soon Ong版权所有2020。 由剑桥大学出版社出版。 我们正在写一本关于机器学习数学的书，以激励人们学习数学概念。 该书无意涵盖先进的机器学习技术，因为已经有很多书籍这样做。 相反，我们旨在提供必要的数学技能来阅读其他书籍。 我们将本书分为两部分： 数学基础 使用数学基础的示例机器学习算法 我们的目标是使本书尽量简短，因此我们无法涵盖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：104857600
    • 提供者：weixin_42115003

  1. An-Accurate-Prediction-of-MPG-Miles-Per-Gallon-using-Linear-Regression-Model-of-Machine-Learning:抽象的-源码

  2. 使用机器学习的线性回归模型对每加仑MPG英里数的准确预测 摘要：考虑到过去两个世纪以来汽车行业的发展，我们看到燃油价格不断上涨，客户对功能的要求越来越高，汽车制造商正在不断优化其流程以提高燃油效率。 但是，如果给定一些有关车辆的已知规格，如果您可以对汽车的MPG进行可靠的估算，那该怎么办？ 然后，您既可以拥有更理想的车辆，又可以提高效率，改善燃油经济性，并为消费者带来更多的需求和供应，则可以在市场上击败竞争对手。 我们正在实施机器学习来设计预测模型，并在过去的几年中（在MPG中）制造1到2辆汽车

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42119358

  1. MechaCar_Statistical_Analysis-源码

  2. MechaCar统计分析 第1部分：MPG相关性 对于第一个分析，我们对第一个数据集执行线性回归，以查看是否有任何变量与每加仑行驶里程增加相关。 由于很难看到多个线性回归，因此这里是所有单个多元回归。 如上所示，斜率都不为零，每个相关性都有一定的斜率，尽管比其他斜率大得多。 6个绘制的相关性如下： MPG的长度（英尺） 重量（磅）自MPG 扰流板到MPG的角度 与MPG的间隙高度（英寸） AWD到MPG MPG到MPG（完全相关） 例如，长度是MPG增长的最大预测指标。令人惊讶的是，体重

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：726016
    • 提供者：weixin_42131414

  1. MLB-Project-源码

  2. 美国职业棒球大联盟 与大多数体育比赛一样，为了赢得棒球比赛，获胜球队必须比对垒球队得分更高。该项目侧重于美国职业棒球大联盟的得分方面。 通过10倍交叉验证比较两个线性回归模型，尽管简单的线性回归似乎更准确，但是这两个模型之间的差异似乎很小。 产生这种结果的可能原因之一是，这两个预测因子（OPS与TB + OBP）在棒球中的测量结果相似。对于那些不熟悉这项运动的人，我将简要解释这三个数据在健身中的作用。 首先，结核病衡量的是通过点击获得的碱基总数。它为单个分配1总碱基，向双分配2总碱基，向三重分配

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：1035264
    • 提供者：weixin_42121905

  1. MachineLearninginR:R for Data Science课程的机器学习作业-源码

  2. 机器学习 R for Data Science课程的机器学习作业在本课程中，我们涵盖了概念和R库，以帮助我们在训练机器学习模型和各种机器学习算法之前处理数据问题。 R markdown文件包含用于在R中训练的机器学习算法的代码。在培训之前，我们被告知要检查的几件事情包括： 通过多次插补缺失值 找出我们的数据是否偏斜，以及如何通过不同的变换（Box-Cox，Tukey，对数，立方/平方根变换，数据归一化/标准化）解决偏斜问题 有效线性回归的假设，探索性数据分析的描述性统计量等我们尝试了以下机器学习

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42165490

  1. HousingRealestate_project-源码

  2. HousingRealestate_project 房屋预测项目 介绍 在该项目中，对多个线性回归模型进行了优化，以预测西雅图金县的房屋价格。在项目开始时提出了三个有关住房的重要问题，并在项目结束时回答了三个重要问题。 动机 建立了线性回归模型，以帮助房地产公司的房地产顾问明智地选择可以成为良好投资并带来利润的房屋。基于各种观点对线性回归模型进行了评估。第一个目标通常是产生一个模型，该模型可以预测金县的房屋价格销售。第二个目标是生成一个仅可以基于外部地理/物理特征预测房屋销售价格的模型。该分析可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42135754

  1. DataScience-BusinessAnalyticsTask:这些任务是Sparks Foundation的GRIP计划的一部分-源码

  2. DataScience-BusinessAnalyticsTask 这些任务是Sparks Foundation的GRIP程序的一部分。 任务1：使用监督型ML进行预测 级别：初学者 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 ●可以在上找到数据 ●如果学生每天学习9.25小时，则预计得分是多少？ ●示例解决方案： : ●任务提交： 将代码托管在GitH

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：915456
    • 提供者：weixin_42161497

  1. research_ideas:研究中正在探索和实施的想法-源码

  2. 研究思路 预测游泳者的时间 测试多元线性回归以预测游泳成绩 研究可重复性 技术和信息系统的发展为数据处理和分析提供了更大的能力，从而促进了研究的发展。我们提出了一种方法来支持可重复性（Peng，2009），用于足球教练干预中的系统文献评论（SLR），并使研究人员熟悉在使用R，R Markdown和一些库进行科学生产开发过程中改进的工作流程。 情绪分析 测试OpLexicon 3.0，这是一种使用多种信息源构建的葡萄牙语语言情感词典，该词典具有四类单词：动词，形容词，主题标签和表情符号。该词典由大

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42166623

  1. plotting-linear-regression-residuals:绘制单个线性模型和null模型的线性回归残差-源码

  2. 绘制线性回归残差 绘制单个线性模型和null模型的线性回归残差。 图1-与零模型相比，体重拟合的哺乳动物拟合的大脑大小值的回归区间

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_42118161

  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. The-Spark-Foundation-Internship:Spark Foundation数据科学和分析实习任务存储库-源码

  2. 火花基金会实习 Spark Foundation数据科学和分析实习任务存储库。 任务1：StudentMarksPrediction 根据学习的小时数来预测学生的分数使用线性回归对自变量Hours进行无变量回归以预测可靠变量分数，并进一步使用此回归模型来预测每天学习9.25 hrs的学生分数。 模型验证已通过“适用性良好-R2，MSE”进行了评估。 数据集-https:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_42126749

  1. LOB:中国市场限价订单基准数据集-源码

  2. 高球 中国市场限价订单基准数据集 FinAI实验室 香港高等研究院 目录 介绍 该存储库包含论文描述的和。 在建议的基准数据集上测试了五个基线模型，包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM）和CNN-LSTM。 笔记 所有算法均基于深度学习框架。 我们的PyTorch版本是1.7.0。 如果您使用的是较低版本，请相应地修改代码。 抽象的 限价单（LOB）已生成“大财务数据”，供学术界和行业从业者进行分析和预测。 本文提供了一个中国股票市场的基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：774144
    • 提供者：weixin_42143092

  1. minf4568:UZH的MINF4568深度学习练习解决方案-源码

  2. MINF4568 UZH的MINF4568深度学习练习解决方案 ＃ 锻炼 文件 1个 感知器学习 2.1 梯度下降 2.2 通过梯度下降的线性回归 3 通过梯度下降的非线性回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42116701

  1. Linear-Regression-TE1:关于线性回归模型的小组论文1-源码

  2. Linear-Regression-TE1:关于线性回归模型的小组论文1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42133753

  1. linear-regression-UFC：此存储库使用UFC数据（最初从kaggle.commdabbert获取）来演示使用R的线性回归模型-源码

  2. 线性回归 终极格斗冠军赛（UFC）是一个组织世界最高水平的混合武术（MMA）搏击比赛的组织，在很大程度上是当今这项运动日益普及的原因。 作为这项运动的从业者和爱好者，我经常想知道是什么导致某些战斗机获胜而某些战斗机输掉（尽管拉斯维加斯赔率很高）。 这是一个非常复杂的问题，因此我使用一种方法来查看下面列出的两个解释变量和一个响应变量： 说明1：战斗机打完的总回合数（也称为回合数） 解释2：通过淘汰赛（KO）或技术淘汰赛（TKO） （称为Win.KO ）赢得的总冠军数响应：战斗机赢得的总次数（也称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：735232
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 线性回归1-源码

  2. 线性回归1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：103424
    • 提供者：weixin_42127754
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