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搜索资源列表

  1. libsvm-3.17

  2. 支持向量机源码,可在 www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载到最新版本,该版本是 2013年4月更新的,3.17 版。压缩包里面有源代码和文档。以下摘自前述网站: Introduction LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution e
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2013-06-25
    • 文件大小:889856
    • 提供者:wzh_xwjh
  1. Machine-Learning-in-Python-Essential-Techniques-for-Predictive-Analysis

  2. This book covers two broad classes of machine learning algorithms: penalized linear regression (for example, Ridge and Lasso) and ensemble methods (for example, Random Forests and Gradient Boosting). Each of these families contains variants that wil
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-16
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:qq_21490409
  1. 源码Python Machine Learning. Machine Learning and Deep Learning with Py, scikit

  2. Through exposure to the news and social media, you are probably aware of the fact that machine learning has become one of the most exciting technologies of our time and age. Large companies, such as Google, Facebook, Apple, Amazon, and IBM, heavily
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-07-29
    • 文件大小:190840832
    • 提供者:wang1062807258
  1. Python-Ecommerce-recommendation-system-using-machine-learning:商业首次设置其推荐系统而没有任何产品评级历史记录,并且在网站收集了重要的产品评论后提供了AmazonNetflix类

  2. 在Amazon&Home Depot的数据集上使用Python进行电子商务推荐系统设计 (请单击“推荐系统-Paul.ipynb”文件以查看分析的详细应用及其解释) 完善的推荐系统将帮助企业改善购物者在网站上的体验,并更好地吸引和留住客户。 我在下面设计的推荐系统基于新客户从首次进入公司网站到重新购买之间的旅程。 数据集来自 亚马逊(multipe)用户对产品的评价,数据来源: : 带说明的Home Depot产品,数据来源: : 推荐系统根据业务环境分为三部分: 当没有任何以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_42180863
  1. Machine-Learning-Using-Python-源码

  2. 机器学习使用Python
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:4096
    • 提供者:weixin_42171132
  1. 埃德涅什-源码

  2. 我是 我是一位软件工程师,他热衷于使开放源代码更易于访问。 关于我的更多... const dinesh = { pronouns : "He" | "Him" , code : [ "Javascr ipt" , "Python" , "Java" , "C++" ] , askMeAbout : [ "machine learning" , "tech" , "photography" ] , currentFocus : "Comptetive Prog
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-08
    • 文件大小:161792
    • 提供者:weixin_42179184
  1. Machine-Learning-using-Python-源码

  2. 使用Python的机器学习 如何使用Python启动机器学习? 学习机器学习的最佳方法是设计和完成小型项目。 入门时,Python可能会令人生畏 Python是一种流行且功能强大的解释语言。 与R不同,Python是一种完整的语言和平台,可用于研发和开发生产系统。 还有许多模块和库可供选择,提供了完成每种任务的多种方法。 感觉压倒了。 开始使用Python进行机器学习的最好方法是完成一个项目。 这将迫使您安装和启动Python解释器(至少)。 它将使您鸟瞰如何完成一个小项目。 这会让您充
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42132354
  1. Machine-Learning-model-using-LIME-源码

  2. 使用LIME的机器学习模型 模型的可解释性非常重要。 如果非技术人员无法理解机器学习模型,那么即使机器学习模型确实强大,对公司也没有帮助。 LIME是一个python库,它试图通过产生本地忠实的解释来解决模型的可解释性。 石灰的定义 LIME(与局部可解释模型无关的解释)是一种新颖的解释技术,通过在预测周围局部学习可解释模型,以可解释和忠实的方式解释任何分类器的预测。 LIME在模型可解释性方面提供了什么? 一致的模型不可知论者[LIME]。 一种选择带有说明的代表性集的方法[SP-LIME
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-29
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42123191
  1. Operationalizing-Machine-Learning-using-Azure-源码

  2. 使用Azure对Mahine Learning进行操作 在这个项目中,我们使用了,该与葡萄牙银行业的直接营销活动有关。该项目的目标是使用此笔记本同时使用Azure ML Studio和Python SDK来配置基于云的机器学习生产模型,进行部署,并使用HTTP API进行使用。它还涉及创建,发布和与管道交互。 建筑图 这是项目工作流图,从强调Azure ML服务开始,以整个工作ML应用程序过程的文档结束。 以下是此项目中的主要步骤: 验证 自动化ML实验 部署最佳模型 启用记录 Swagger文
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42116847