注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. titanic 生存者预测

  2. titanic 生存者预测， 模型采用逻辑回归，评估用confusion_matrix, roc_curve,roc_auc_score,classification_report; 生成预测存放在csv 文件中： 本代码：包含了数据分析，数据预处理，模型建立，结果预测 ！代数基本采用函数封装的形式

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-28
    • 文件大小：221184
    • 提供者：dldldl0

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. Data Science from Scratch First Principles with Python

  2. 数据科学入门，第二版， 介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。 　　数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 　　作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。 　　通过阅读本书，你可以：

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：nchwang

  1. Logistic回归分类模型.rar

  2. 包含了Logistic回归分类模型的代码，使用python实现，其中文件路径可以根据自己路径修改，或者使用os库来写入相对路径

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42183708

  1. 逻辑回归模型，python代码

  2. logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-21
    • 文件大小：115712
    • 提供者：qq_27047075

  1. 统计学习方法及代码实现(Python)

  2. 全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-07
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：qq_30121457

  1. sklearn线性逻辑回归和非线性逻辑回归的实现

  2. 线性逻辑回归 本文用代码实现怎么利用sklearn来进行线性逻辑回归的计算，下面先来看看用到的数据。 这是有两行特征的数据，然后第三行是数据的标签。 python代码 首先导入包和载入数据 写一个画图的函数，把这些数据表示出来： 然后我们调用这个函数得到下面的图像： 接下来开始创建模型并拟合，然后调用sklearn里面的逻辑回归方法，里面的函数可以自动帮算出权值和偏置值，非常简单，接着画出图像。 最后我们可以来看看评估值： 可以看到，正确率、召回率、F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38698403

  1. 机器学习实战：基于逻辑回归模型的信用卡欺诈检测

  2. 某银行为提升信用卡反欺诈检测能力，提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性，数据提供之初已经进行了类似PCA的处理，并得到了若干数据特征。在不需要做额外特征提取工作的情况下，本项目意在通过逻辑回归模型的调优，得到较为准确可靠的反欺诈检测方法，分析过程中使用到了Python Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn以及机器学习库Scikit-Learn等。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/11uT0CHYPenX_67qTd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38626943

  1. 机器学习入门 — 根据推导公式使用Python实现梯度下降与逻辑回归

  2. 关于梯度下降与逻辑回归，我在之前的文章中已经写过了公式推导，本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据准备 im

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：279552
    • 提供者：weixin_38547397

  1. 逻辑回归分类算法

  2. 首先明确，分类问题，”y”的值域一定是有限个，逻辑回归就是根据之前的数据，预测某事件为真的概率值 为什么分类问题不能用线性回归？ 对于分类问题，y的取值为0或者1 如果使用线性回归i，那么线性回归模型的输出值可能远大于1或者远小于0 导致代价函数很大 回归模型 或者 python代码实现 z = numpy.dot(X, theta) h = 1/(1+numpy.exp(-z)) # exp: e 的多少次方 代价函数 x1 = X[:, 1] # 这里X是拼1之后的 x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38741966

  1. Code-Lab-ML:来自Code Lab的机器学习入门训练营的讲义和源代码-tensorflow source code

  2. 代码实验室ML-讲义 该存储库包含Code Lab的机器学习入门课程的讲义。 第一周 机器学习和数据科学中使用的Python基础知识和第三方库的介绍，例如Numpy，Pandas和Matplotlib。 第二周 Scikit Learn简介，这是一个机器学习库，主要关注线性/逻辑回归算法。 第三周 更多Scikit Learn，着重于使用网格搜索的支持向量机算法，评估指标，交叉验证和超参数调整。 第四周 TensorFlow和完全连接的神经网络简介 第五周 继续使用TensorFlow，并使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42131861

  1. Ecommerce:英国电子商务客户细分-源码

  2. 客户分类：项目概述 对英国企业的客户进行了分析，以了解客户行为并提供准确的目标市场。 使用了来自541909客户的数据，并使用python进行了分析。 根据客户的消费习惯和消费金额创建客户群。 优化的朴素贝叶斯，逻辑回归，支持向量分类器和XGBoost以达到最佳模型。 使用的代码和资源 Python版本3.7 包装：熊猫，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn 资料清理 我进行了以下更改并创建了以下变量： 删除了具有空值的变量CustomerID 在客户总支出的新列中创

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：126976
    • 提供者：weixin_42124497

  1. ArDCA:蛋白质的自回归网络-源码

  2. ArDCA 通过Julia中的广义逻辑回归进行自回归蛋白质模型学习。 概述 该代码的作者是Jeanne Trinquier，Guido Uguzzoni，Andrea Pagnani，Francesco Zamponi和Martin Weigt。 另请参阅，以获取有关直接耦合分析技术的一般概述。 该代码用编写。 安装 要安装软件包，请按]键进入Pkg模式，然后在pkg提示符下输入 julia> using Pkg; Pkg.add("https://github.com/pagnan

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：834560
    • 提供者：weixin_42111465

  1. 逻辑斯蒂回归的PPT展示

  2. 本PDF从逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、时间对数几率、极大似然估计法、模型应用等五个版块简述了逻辑斯蒂回归模型，含有Python代码。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_41385438

  1. Sentiment-Analysis-源码

  2. 情绪分析-COVID-19鸣叫 项目概况 在这个项目中，我为COVID-19推文创建了一个分类系统：正面，负面，中立。 我使用了朴素贝叶斯分类和词袋功能。 使用的代码和资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn Kaggle：数据集 数据清理 删除的网址 删除以开头的Twitter用户名 删除主题标签 删除数字 将逗号等转换为空格 将所有字母转换为小写 执行词干，以便仅保留词根 删除了除“ not”以外的停用词

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42106299

  1. pmtk3：MatlabOctave的概率建模工具包-源码

  2. 注意：自2019年起，不再支持PMTK-使用后果自负。 我的书的新版本（正在开发中）现在使用提供的Python代码。 PMTK是由Matt Dunham，Kevin Murphy和编写的Matlab / Octave函数的集合。 该工具包的主要目的是与Kevin Murphy的教科书《一起使用，但也可以独立于本书使用。 目标是提供一个统一的概念和软件框架，其中包括机器学习，图形模型和贝叶斯统计信息（因此带有徽标）。 （也支持来自经常性统计数据的某些方法，例如交叉验证。）自2011年12月以来，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：weixin_42160645

  1. 棒球分析：分析左手投手的价值及其与右手投手相比的优缺点-源码

  2. 棒球分析 该项目着重于分析左手投手的价值及其相对于右手投手的优缺点。 电影《 Moneyball》上映后，分析技术已广泛应用于棒球。 我相信惯用性在棒球中起着重要的作用，比篮球和橄榄球等其他体育运动更重要，而且我认为可以使用现代数据分析技术来获取对惯用性的见解。 内容 最终演示： PowerPoint演示以显示我们的分析结果 数据可视化和预期基准模型：包含CSV文件和Python代码，用于可视化从Kaggle提取的数据，并创建多类逻辑回归模型以计算左手投球手和右手投手的击球手预期击球手之间的差异

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42126399

  1. mlpy：使用Python进行机器学习的亲身实践研讨会-源码

  2. 快速开始 研讨会代码可在。 您可以通过单击“启动活页夹”按钮在云中运行笔记本（无需安装）： 为什么 对于那些难以开始使用Python进行机器学习的人 描述 该动手实践研讨会基于 了解如何从有监督和无监督的学习开始，以发现见解并预测未来趋势。 研讨会将涵盖以下核心主题： 应用领域 有监督与无监督学习 预测 机器学习的应用 用于机器学习的Python库 有监督与无监督学习 线性回归 非线性回归 评价 线性回归 非线性回归 模型评估方法 K最近邻居 决策树 逻辑回归 K最近邻居 决策树

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：108003328
    • 提供者：weixin_42181693

  1. course-nlp：NLP课程的代码优先简介-源码

  2. 自然语言处理的代码优先入门 您可以在找到有关该课程的，所有 。 该课程最初课程（2019年夏季）中教授的。该课程使用Jupyter Notebooks使用Python进行教学，并使用sklearn，nltk，pytorch和fastai等库。 目录 将涵盖以下主题： 1.什么是NLP？ 不断变化的领域 资源资源 工具类 Python库 应用范例 道德问题 2.使用NMF和SVD进行主题建模 停用词，词干和词形化 术语文档矩阵 主题频率-逆文档频率（TF-IDF） 奇异值分解（SVD）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166626

  1. mnist分类：Pytorch，Scikit学习实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic回归），多层感知机（MLP），支持向量机（SVM），K近邻（KNN），CNN，RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）-源

  2. mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109125
« 12 »