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. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：hardpen2013

  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. 解析python实现Lasso回归

  2. Lasso是一个线性模型，它给出的模型具有稀疏的系数。接下来通过本文给大家分享python实现Lasso回归的相关知识，感兴趣的朋友一起看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：146432
    • 提供者：weixin_38688371

  1. 岭回归 LASSO回归 （python 实现）

  2. 代码功能介绍在《初探 岭回归 LASSO回归 （python 实现）》中有详细的介绍，文章中若有不正确的，也希望能够不吝赐教，相互学习。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-27
    • 文件大小：4096
    • 提供者：u014769320

  1. 机器学习推导+python实现（二）：逻辑回归

  2. 写在开头：今天开始逻辑回归的内容分享，仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容，尽量在实现的环节多加一些自己的思考，吸收一下。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享，逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见，比如通过一段编程的能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：190464
    • 提供者：weixin_38663516

  1. Training-Systems-Using-Python-Statistical-Modeling:Packt发布的使用Python统计建模的培训系统-源码

  2. 使用Python统计建模的培训系统 这是Packt发布的《 的代码库。 探索使用Python建模数据的流行技术 这本书是关于什么的？ Python的易用性和多功能性使它成为当今许多数据科学家和机器学习开发人员的工具选择。 它丰富的库广泛用于数据分析，更重要的是，它用于构建最新的预测模型。 本书将带领您经历一段激动人心的旅程，即使用这些库为预测分析实现有效的统计模型。 您将首先学习经典的统计分析，在这里您将学习使用熊猫计算描述性统计信息。 您将研究监督学习，在其中您将探索机器学习的原理并从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42118161