注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. pycharm中K-近邻算法实现与验证

  2. 该程序为应用Python语言在pycharm中编写的K-近邻算法的源代码，自己将相关内容整合到一个文件中，运行调试正常，亲测有效，代码注释较全，希望可以对广大初学者提供到帮助。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-04
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42150674

  1. Data Science from Scratch First Principles with Python

  2. 数据科学入门，第二版， 介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。 　　数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 　　作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。 　　通过阅读本书，你可以：

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：nchwang

  1. 21ic下载_OPENCV的入门的PPT学习课件.rar

  2. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_42322398

  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：h394266861

  1. Python语言实现机器学习的K-近邻算法

  2. 今天学习的算法是KNN近邻算法。KNN算法是一个监督学习分类器类别的算法。下面我们来详细的探讨下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38732252

  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. Python语言实现机器学习的K-近邻算法

  2. 写在前面 额、、、最近开始学习机器学习嘛，网上找到一本关于机器学习的书籍，名字叫做《机器学习实战》。很巧的是，这本书里的算法是用Python语言实现的，刚好之前我学过一些Python基础知识，所以这本书对于我来说，无疑是雪中送炭啊。接下来，我还是给大家讲讲实际的东西吧。 什么是K-近邻算法？ 简单的说，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_38722193

  1. ITU-ACM-20-21-Spring-Machine-Learning-源码

  2. ITU-ACM-20-21-Spring机器学习 讲师 穆罕默德·伊耶特·阿特斯（MehmetYiğitAteş） 计算机工程＃2 ITU 先决条件 Python编程语言的基本知识。 微积分和线性代数的基本知识。 目标 使参与者熟悉基本的机器学习主题，例如分类和回归 让与会者熟悉机器学习算法的工作机制和数学 人工神经网络介绍 介绍NumPy计算库的基础 教学大纲 ＃日期 ＃话题 ＃描述 16.03.2021 机器学习导论 机器学习的工作原理，NumPy和梯度下降 23.03.2021 线

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42131601