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搜索资源列表

  1. BostonHouse.py

  2. 第一周作业 #调用sklearn自带的波士顿房价数据集，进行房价的多元线性回归，然后绘图。 #1. 调入库，from sklearn import dataset (代码里使用函数load_boston) #2. 这套数据的自变量（13维）、因变量（1维）是分开放的； #3.只需要抽取少量数据，拿来训练和绘制就可以了。

  3. 所属分类：电子政务

    • 发布日期：2020-03-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_44382897

  1. 卷积神经网络的mnist手写数字识别

  2. 手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` *

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：baidu_39629638

  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dzgybd

  1. 结合知识图谱实现基于电影的推荐系统.pdf

  2. 在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。交叉特征矩阵 Cr 交叉单元 第层 el 7交叉压缩单元模型的结构 交叉压缩单元模型的具体处理过程如下 (1)将与进行矩阵相乘得到。 (2)将复制一份,并讲行转置得到。实现特征交叉融合 (3)将经过权重矩阵进行线性变化(与矩阵相乘) (4)将经过权重矩阵进行线性变化。 (5)将(3)与(4)的结果相加,再与偏置参数相加,得到。将用于推荐算法模型的后续计算。 (6)按照第(3)、(4)、(5)步的做法,同理可以得到

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：867328
    • 提供者：zjxaut2008

  1. 3-1 线性回归(1).py

  2. 该代码属于深度学习里面的入门级，线性回归算法一直是我们入门必学的，通过该资源的学习可以很快的掌握深度学习知识

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：zhang19910329

  1. sbnltk:Bangla NLP工具箱。 Bangla NER，POStag，Stemmer，单词嵌入，句子嵌入，摘要，预处理器等-源码

  2. SBNLTK Bangla NLP工具箱。 这里实现了不同类型的NLP模型。 演示版本：1.0 安装 PYPI安装 pip3 install sbnltk 从GITHUB手动安装 克隆此项目 安装所有要求 从终端调用setup.py 任务和模型 任务 模型 准确性 数据集 关于 代码DOCS 预处理器 标点，停止单词，除尘单词标准化，其他.. ------ ----- 单词分词器 基本令牌生成器定制令牌生成器 - - 句子标记器 基本令牌生成器定制令牌生成器句子集群 -----

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42138376

  1. 多种方法的房价预测模型（LR，KNN）.zip

  2. 1.使用csv_create.py将data文件中的excel文件转为csv文件并保存在data文件夹中； 2.使用csv_split.py将data中的csv文件分为训练集、测试集保存在hf文件夹中； 3.Housing_test1.py为任务1房地产均价预测，采用线性回归模型，结果保存在results/Housing_LR文件夹中； 4.Housing_test2.py为任务1房地产均价预测，采用K邻近回归模型，结果保存在results/Housing_KNN文件夹中； 5.Housing_

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_43751461

  1. Oscar-Predictions:机器学习的线性回归模型。 一种算法根据前几年的提名来预测15个类别的2021年奥斯卡金像奖提名-源码

  2. 奥斯卡提名通常是不那么有声望的奖项（例如金球奖，BAFTA，评论家选择，行业奖项）提名的结果。 机器学习的标准线性回归模型用于基于前4年的提名来预测2021年奥斯卡金像奖的提名。 Oscars-TrainingData.csv包含大约4年的所有数据，包括奥斯卡奖，金球奖提名等。 对于每部电影，都有一个专用编号（大多数为0或1，有时为2），表示该电影在给定类别中获得了多少项提名。 这是该模型的训练数据。 Oscars-TestingData.csv包含有关2021部电影的相同数据（奥斯卡提名除

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：513024
    • 提供者：weixin_42115074

  1. DAEN_500:DAEN_500_FINAL_EXAM_EQUIAMBAO-源码

  2. DAEN_500 DAEN_500_FINAL_EXAM_EQUIAMBAO 以下文字包含我对2021年SpringDAEN 500期末考试的回应。 1-请参阅文件DAEN_500_Q1_EQUIAMBAO.py /文件DAEN_500_Q1_EQUIAMBAO_ScreeShot.png 2-请参阅文件DAEN_500_Q2_EQUIAMBAO.py / DAEN_500_Q2_EQUIAMBAO_ScreenShot.png 3-请参阅文件DAEN_500_Q3_EQUIAMBAO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_42134769

  1. Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码

  2. 线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42097668