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搜索资源列表

  1. 朴素贝叶斯算法python实现

  2. 内容包括朴素贝叶斯算法python实现代码，实现对iris分类，包含iris的txt格式的数据集。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-25
    • 文件大小：3072
    • 提供者：albert201605

  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangyang3401

  1. 给你选择Python语言实现机器学习算法的三大理由

  2. 主要介绍了给你选择Python语言实现机器学习算法的三大理由，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：180224
    • 提供者：weixin_38689113

  1. 纯python实现机器学习之kNN算法示例

  2. 本篇文章主要介绍了纯python实现机器学习之kNN算法示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38655284

  1. Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

  2. 主要介绍了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法,结合实例形式分析了决策树算法的原理及使用sklearn库实现决策树的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_38642636

  1. python 实现关联规则算法Apriori的示例

  2. 首先导入包含apriori算法的mlxtend库， pip install mlxtend 调用apriori进行关联规则分析，具体代码如下，其中数据集选取本博客 “机器学习算法——关联规则” 中的例子，可进行参考，设置最小支持度（min_support）为0.4，最小置信度（min_threshold）为0.1， 最小提升度（lift）为1.0，对数据集进行关联规则分析， from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from m

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38706197

  1. 纯python实现机器学习之kNN算法示例

  2. 前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。 k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。 原理 kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。 具体讲，存在训练样本集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_38508126

  1. Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

  2. 本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 决策树 决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。 决策树的一些优势是: 便于说明和理解，树可以可视化表达； 需要很少的数据准备。其他技

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_38737283

  1. 使用python实现kNN分类算法

  2. k-近邻算法是基本的机器学习算法，算法的原理非常简单： 输入样本数据后，计算输入样本和参考样本之间的距离，找出离输入样本距离最近的k个样本，找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签，很直观也很简单，就是和参考样本集中的样本做对比。下面讲一讲用python实现kNN算法的方法，这里主要用了python中常用的numpy模块，采用的数据集是来自UCI的一个数据集，总共包含1055个样本，每个样本有41个real的属性和一个类标签，包含两类（RB和NRB）。我选取800条样本作为参考样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：164864
    • 提供者：weixin_38516956

  1. zero-ml:使用Python和NumPy从零开始实现的机器学习算法-源码

  2. 零毫升 使用Python和NumPy从零开始实现的机器学习算法。 机器学习算法列表 到目前为止，已实现以下机器学习算法。 监督学习 分类 回归 无监督学习 待定。 强化学习 待定。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：291840
    • 提供者：weixin_42156940

  1. go-frames:Go-Frames是用Go编写的python pandas库的克隆。 通过密切关注Sklearn库，也很少实现机器学习算法-源码

  2. Go-Frames是用Go编写的python pandas库的克隆 Go-Frames是一个正在进行的项目，旨在为Go中的python pandas库构建克隆。 这需要一个抽象的数据结构，该结构等效于Pandas数据框以及随之而来的大量方法。 计划通过紧跟Python中的Sklearn库（将对Go-Frames库进行补充）来扩展该项目，以进行机器学习。 该项目的目标是让python数据科学家快速将其代码库迁移到Go，以提高性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_42171132

  1. ml-algorithms-from-scratch：在Python中从头开始进行机器学习算法的实现-源码

  2. 从零开始的机器学习算法 该存储库包含我在python中不同ml算法的实现。 包含该算法的脚本通常还将包含对采样或下载的数据测试该算法的实验。 我通常使用numpy软件包进行矢量化和高效的数学运算符。 有时，我会使用matplotlib软件包对实验进行可视化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_42170790

  1. 用Python实现机器学习算法——简单的神经网络

  2. 本文来自于网络，文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元，含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中，输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W，隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外，每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_38669674

  1. Python实现机器学习算法

  2. 本文来自于CSDN，介绍了机器学习算法Python实现的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码：注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0)代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38663608

  1. 如何入门Python与机器学习

  2. 本文来自于csdn，本文通过应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型,从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。机器学习”在最近虽可能不至于到人尽皆知的程度，却也是非常火热的词汇。机器学习是英文单词“MachineLearning”（简称ML）的直译，从字面上便说明了这门技术是让机器进行“学习”的技术。然而我们知道机器终究是死的，所谓的“学习”归根结底亦只是人类“赋予”机器的一系列运算。这个“赋予”的过程可以有很多种实现，而Python正是其中相对容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：321536
    • 提供者：weixin_38744803

  1. Machine_Learning：使用Python的机器学习算法的实现-源码

  2. 机器学习 用Python实现机器学习算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：548864
    • 提供者：weixin_42134054

  1. 自制机器学习：:robot_face:解释了流行的机器学习算法的Python示例，并提供了交互式Jupyter演示和数学解释-源码

  2. 自制机器学习 您可能对 :robot_face: 对于此存储库的Octave / MatLab版本，请检查项目。 该存储库包含使用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在其中解释了数学原理。 每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据，算法配置并立即在浏览器中查看结果，图表和预测。 在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。 这个仓库的目的不是为了实现机器学习算法通过使用第三方库的俏皮话，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的理解每个算法背

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42131798

  1. 用Python实现机器学习算法——简单的神经网络

  2. 本文来自于网络，文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里，我们将实现一个简单的神经网络架构，将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有 2个输入神经元，含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中，输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W，隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外，每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：194560
    • 提供者：weixin_38703968

  1. Python实现机器学习算法

  2. 本文来自于CSDN，介绍了机器学习算法Python实现的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。 其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0)

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38709466

  1. 给你选择Python语言实现机器学习算法的三大理由

  2. 基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：182272
    • 提供者：weixin_38697557
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