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  1. -DSI-Project03:NLP Subreddit分类-源码

  2. 项目3-Subreddit上的Web API和分类 该项目的目的是从Reddit中选择两个子Reddit,并使用自然语言处理和分类模型将帖子分类为正确的子Reddit。 我选择潜水潜水和远足潜水作为我感兴趣的两个主题,因为这两个主题都在同一主要社区“旅行”下,但又有足够的差异,因此应该有可能训练机器学习模型。 问题陈述 近年来,流浪汉变得越来越世俗,对冒险的渴望增加了。水肺潜水和远足是一项冒险运动,使我们能够探索水上和水下的世界。因此,对于需要在互联网人群中寻找冒险旅行者的旅行社而言。因此,通过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42129005
  1. IMT574:IMT 574的最终项目-源码

  2. Stayzilla分析 此存储库包含IMT 574最终项目的源代码 0.数据预处理 清洁步骤 删除琐事栏,例如报废时间,签入日期,签出日期等。 清理room_price列以摆脱“每个”字符串 拆分Additional Info列以分隔响应时间和接受率 1.服务价值预测 用例 作为Stayzilla Co.营销团队的一员,我想知道是否需要根据与我们共享的当前数据,向财产所有者推广我们的服务(与我们一起验证其财产)。 作为在Stayzilla中注册的财产的所有者,我想知道是否应该通过遵循与我的财
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42099858
  1. SpamMessage:一个垃圾短信识别系统-源码

  2. 垃圾邮件 实现一个垃圾短信识别系统,在给定的数据集上验证效果。 短信数据 标签域:1表示垃圾短信/ 0表示正常短信 文本域:短信源文本(进行了一些处理) 分类算法 KNN:K最近邻 LR:逻辑回归 RF:随机森林 DT:决策树 GBDT:梯度提升决策树 SVM:支持向量机 多项式NB:多样式分布朴素贝叶斯 BernoulliNB:伯努利分布朴素贝叶斯 环境依赖 Classfier(模型训练) (已集成至项目内,无需安装) 站点(演示样本) 项目结构 . ├──Classfier(模型训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:51380224
    • 提供者:weixin_42099530
  1. Predicting-Car-Prices:训练多元k最近邻模型以基于引擎大小和马力等属性预测汽车价格-源码

  2. 预测车价 买新车可能很棘手。 通常,我们不确定我们为这辆车支付的价格是否合理。 除此之外,市场上的汽车数量众多,包括许多不同的尺寸和功能,而且完全不可能知道经销商提供的价格是否合理。 为了帮助减少此决策的不确定性,我们可以着眼于数据科学。 如果我们具有汽车及其属性以及价格的列表,则可以使用该列表来训练机器学习算法来预测汽车的价格。 目标 我在这个项目中的目标是建立一个模型,该模型可以根据给定的属性列表来预测汽车的价格。 方法 为了实现这个目标,我将在加利福尼亚-欧文大学机器学习和智能系统中心的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:155648
    • 提供者:weixin_42117340
  1. data-science-python:python中的数据科学项目,用于光谱聚类问题和熊猫中SQL查询-源码

  2. 数据科学Python 此仓库包含两个用于在python中进行数据分析的小项目: 谱聚类-使用k最近邻矩阵实现和测试的谱聚类算法 从SQL到Pandas-使用Pandas库中的方法实现SQL查询 报告以Jupyter Notebook和HTML文件的形式提供。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-27
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42181693
  1. KNN项目组合-源码

  2. KNN项目组合 在此回购中,我使用KNN算法(K最近邻)实践了投资组合项目
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42176612
  1. 贷款分类-源码

  2. 贷款分类 在这个项目中,我将在数据集上练习所有分类算法。 该数据集是关于过去的贷款。 Loan_train.csv数据集包含346个已经清还或拖欠贷款的客户的详细信息。 对于清理数据后的该项目,我使用了k最近邻,决策树,支持向量机和Logistic回归。 为了评估模型的准确性,我使用了一些指标,例如Jaccard索引,F1-score和LogLoass。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:4096
    • 提供者:weixin_42178963
  1. 音乐流派分类:该项目旨在使用多个模型基于音频样本和不同的可视化技术对音乐流派进行分类,以理解数据-源码

  2. 音乐流派分类 关于该项目 该项目旨在使用多种模型基于音频样本和不同的可视化技术对音乐流派进行分类,以理解数据。 该项目的灵感来自上的代码,该代码实现了K-Nearest Neighbor方法来解决此问题。 这是该项目的起点。 数据集: : 笔记本电脑 从音频样本中提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)。 包括K-最近邻方法对流派进行分类(来自 )。 比较了具有不同K值的模型的准确性。 使用颜色图可视化的梅尔频率倒谱系数,以更好地理解数据并获得关于MFCC的更直观的视角。 比较了不同类型的MF
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_42160645
  1. myrepo:我的新仓库-源码

  2. 监督学习-作业1(CS 7641机器学习) 姓名:深塘总商会账户:stang311 该项目旨在探索监督学习中的决策树,神经网络,Boosting,支持向量机和K最近邻算法。 这是在您的Assignment-1本地计算机上安装软件包和运行代码的指令。 请在Github上找到该项目:ML_Assignment-1请从提交给Canvas的README.txt中找到该项目的Github链接器。 请在本地下载并保存项目文件夹“ ML_Assignment-1”,然后按照以下说明运行代码。 在“ ML
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42138703
  1. Coursera-IBM-机器学习与Python的最终项目:Coursera-IBM-机器学习与Python的最终项目:最佳分类器,讲师-Saeed Aghabozorgi-源码

  2. Coursera-IBM-机器学习与Python最终项目 Coursera-IBM-机器学习与Python最终项目:最佳分类器,讲师-Saeed Aghabozorgi: 项目:建立分类器以预测是否将还清贷款案。 任务-从以前的贷款申请中加载历史数据集,清理数据,并对数据应用不同的分类算法。 使用不同的分类算法-k最近邻(KNN),决策树,支持向量机(SVM)和Logistic回归分析邻域数据并建立最佳分类器作为预测模型。 当适用这些结果时,将使用以下度量标准将结果报告为每个分类器的准确性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:680960
    • 提供者:weixin_42125770
  1. 计算智能:计算智能项目-源码

  2. 计算智能 计算智能项目 进化算法 第1季度:借助进化方法,找到斯坦纳树的MST(最小生成树) 第2季度:借助进化,找到Eggholder函数的全局最大值 模糊 FCM:模糊c均值算法,在几个数据集上运行 FkNN:在相同数据集上运行的模糊k最近邻算法(指示聚类的边界) 神经网络 ANN-1:简单图 ANN-2:用于对2d数据集点进行回归的单层神经网络架构(线性回归) ANN-3:多层神经网络(1个隐藏层)体系结构,用于对2d数据集点进行回归(非线性回归)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42164534
  1. HCI系统:使用面部标志物,适用于行动不便人士的头部控制界面-源码

  2. 行动不便人士的头部控制界面 瘫痪是丧失自愿性肌肉控制,使人失去使用其四肢进行交流的能力。 在某些瘫痪情况下,例如假性昏迷,一个人也失去了说话的能力。 该项目研究了为可以使用颈部肌肉控制界面的人开发人机交互系统的问题和方法。 使用Dlib和OpenCV提取的面部界标点构建系统的初始设计。 使用显式和自动特征选择技术,比较了不同的分类器,例如决策树,随机森林,K-最近邻和神经网络。 该项目为瘫痪者的独立做出了很小的贡献。 如图所示,使用Dlib检测面部标志: 该系统的工作原理如下: 在比较了使
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42129005
  1. 癌症死亡率计划-源码

  2. 癌症死亡率计划 该存储库包含有关癌症死亡率项目的信息。 该项目的目的是确定影响美国各地县癌症死亡率的社会经济因素。 方法:回归 使用的算法:线性回归,多元回归,K最近邻(KNN),决策树,随机森林,增强
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42131439
  1. 慢性肾脏病数据测试-源码

  2. 该项目基于伯克利(Data8.org)开发的数据科学课程的示例和数据集。 这段代码是由梅根·侯申(Megan Houchin)创建的 NearestNeighborClassification:此程序使用K最近邻居分类来确定新的随机数据点是否更有可能对慢性肾脏病(CKD)进行阳性或阴性检验。 该程序首先对ckd.csv文件给出的已知数据进行归一化,因此它们可以是无单位值,并且由于它们共享相同的0-1比例,因此可以彼此直接作图。 然后,在血红蛋白与葡萄糖图上绘制已知数据点,每个轴的范围为0-1。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:10240
    • 提供者:weixin_42099151
  1. 所有项目清单-源码

  2. (一)机器视觉 使用YOLOv3对64种食品进行对象检测,2019年(15K训练图像,45K训练边界框,mAP:0.42) (二)自然语言处理 (2K培训数据,acc:96.9%) (50K训练数据,acc:80.7%) (III)R中的预测建模 涉及EDA,特征工程,机器学习算法(回归,逐步回归,随机森林,梯度提升,广义加性模型,多元自适应回归样条,贝叶斯加性回归树,支持向量机)的预测建模项目,模型选择和模型推断。 (RF / GBM比空模型的MAE改善了35.0%) (BART模型比n
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42131367
  1. Machine_Learning:包含用于我的个人网站的课程和代码-源码

  2. Python中的数据科学与编程 表中的内容 使用每个节标题上的超级链接来阅读文章内容。 机器学习世界简介。 在本文中,我们从两个易于理解的监督学习概念开始(线性回归和K-最近邻方法) 本节是对与Python中的数据科学和编程相关的课程的综合汇编的一项较大工作的一部分。 “决策树”项目包含3个关键课程: 熵和信息增益 基尼杂质测量 用树做决定 上面的每个课程都可以帮助读者理解基于树的算法的内部工作原理。 请记住,本部分只是介绍,将介绍该算法的构建块。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42133861
  1. housing_prices:在多个回归模型中使用交叉验证和网格搜索对房屋市场价格进行分析和预测-源码

  2. 在回归模型中使用交叉验证和网格搜索预测房价 在多个回归模型中使用交叉验证和网格搜索对房屋市场价格进行分析和预测 该项目的目标 在本文中,我将分析与墨尔本房价相关的因素,并使用几种机器学习技术对房价进行预测。 该分析中使用的模型是线性回归,岭回归,K最近邻(以下称为KNN)和决策树。 使用交叉验证和网格搜索技术的方法,我找到了每个模型中超参数的最佳值,然后比较结果以找到最佳的机器学习模型来预测墨尔本的房价。 如何运行这个项目 安装Python 3。 安装Jupyter Notebook。 使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42116058
  1. K最近邻项目-源码

  2. K最近邻项目 介绍 K最近邻居是一种简单的算法,可以存储所有可用案例并根据相似性度量对新案例进行分类。 在这个项目中,我使用了人工数据集,并用更好的K值改进了模型。 安装 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_sel
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42133861
  1. 机器学习项目-源码

  2. 机器学习项目 描述 这是我使用Tensorflow和Python构建的4个以机器学习为中心的项目。 由Google合作实验室制造。 猫狗图像分类器 这种机器学习模型会吸收图像并将其分类为狗或猫。 从检索的数据。 我创建了一个卷积神经网络,其中包含2个Conv2D和MaxPooling2D层堆栈以及2个由ReLU激活函数和S形函数激活的密集层。 达到66%的精度。 使用KNN推荐书籍 这是一种使用K最近邻的书推荐算法,该算法采用书名,并返回5个相似书的列表以及它们各自的距离。 从检索的数据。 为确
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:11264
    • 提供者:weixin_42121272
  1. fabio-a-oliveira.github.io-源码

  2. Fabio Oliveira的博客+项目+咆哮 关于我:花花公子研究数据科学和机器学习并记录其发展联系信息: , DD / MM / YYYY(已更新DD / MM / YYYY) [博客]简短而甜美的DS / ML类比的运行列表 2020年11月26日 [项目]作用 基于基因表达和细胞生存力数据预测药物作用机理的统计模型。 作用机制(MoA)是归因于描述其生物活性的物质的标记。 通过能够正确识别分子的MoA,可以随后以有针对性的方式使用它来获得所需的细胞应答。 最终模型是以下几个模型的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42176612
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