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  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. 科研常用代码（预测分类评价）

  2. matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. Kmeans聚类问题实例

  2. kmeans 聚类问题实例，用kmeans聚类算法将数据分成三类，实现三分类问题，并将分类结果进行储存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：DDWDDZY

  1. jstat-examples：jstat库的用法示例-源码

  2. jstat-示例 使用示例 实例图 机器学习 ：线性回归 ：非线性回归 ：使用香草KNN算法进行分类 ：具有多个线程的KNN分类 ：使用KMeans进行聚类 ：后勤分类 ：使用正则化LassoRegularizer和RidgeRegularizer线性回归 ：使用ConfusionMatrix类的分类性能评估 ：转发算法 ：向后算法 ：维特比算法 优化 ：具有一个特征的梯度下降 ：具有两个特征的梯度下降 统计数据 ：平均值的Vanilla Bootstrap ：均值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：539648
    • 提供者：weixin_42175516

  1. Python实现的KMeans聚类算法实例分析

  2. 本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有： （1）随机选取 （2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。 （3）使用层次聚类等算法更新出初始聚类中心 我一开始是使用numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：216064
    • 提供者：weixin_38738830