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搜索资源列表

  1. Mastering Machine Learning with scikit-learn(中英文版加源代码)

  2. 中英文版Mastering Machine Learning with scikit-learn，另附源码和数据。全网最全本书资料合集！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-01-20
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：qq_34367241

  1. YeastClassification:DMC实验室的酵母分类-源码

  2. 酵母分类 需要python安装（在3.7.9上测试） 运行脚本和GUI应该打开（希望） 使用Anaconda（经测试可正常工作的环境） 可以从包含的yml构建环境将有很多不需要的库，但仍然可以使用将来将以更少的库提供更好的yml文件命令conda env create -f TEST_ENVIRONMENT.yml 使用PyPi（可能仍会更改） OpenCV // pip install opencv-python pip install numpy // pip install num

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42129113

  1. learn-python-源码

  2. 完整的Python大师班：从零开始学习Python-2020年7月 学习日记本：完整的Python大师班：从头开始学习Python 链接下载：注册OneDrive并下载课程 描述 了解最新版本的Python，即Python 3 了解和学习每个Python概念。 了解如何使用Selenium自动化社交媒体帖子 使用Python创建Web应用程序。 使用Tkinter在Python中制作基于GUI的应用程序 了解如何使用Python和Django制作全栈式Web应用程序 了解如何使用OpenCV处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42131414

  1. learn-python-源码

  2. 学习Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_42097557

  1. Classifiers-源码

  2. 分类器 该存储库包含机器学习算法的代码和相关性，用于对动态系统中的故障进行分类和预测。 它仅用于个人研究。 参考： RUL LSTM： : 自动编码器： ： Kfold密集模型： ：//machinelearningmastery.com/use-keras-deep-learning-models-scikit-learn-python/ 数据集： 变速箱故障数据： : 涡轮风扇发动机除尘： ://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42109545

  1. learn:只是为了学习python-源码

  2. 学 只是为了学习python，pandas，data scince等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：632832
    • 提供者：weixin_42121412

  1. 学习Python-源码

  2. “＃learn-python”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42165583

  1. never_kill_your_time：一个简单的脚本，可在gnome桌面环境上创建推送通知以提醒您的例程-源码

  2. 永远不要浪费你的时间 一个简单的脚本，在gnome桌面环境上创建推式通知，以提醒您的例程。 如何安装 克隆存储库 将您的例程添加到never_kill_your_time文件夹内的文件名例程。 该例程的示例如下： [ { " time " : " 15:00 " , " title " : " Learn! " , " body " : " learn python " } ] 在never_kill_your_time文件夹中运行下面给出的脚本 chmod

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：134144
    • 提供者：weixin_42139252

  1. Decision-Trees-Cancer-Prediction-：使用现有数据预测决策树来预测乳腺癌的示例（Scikit-learnpython）-源码

  2. 决策树癌症预测 使用现有数据通过决策树进行学习来预测乳腺癌的示例（scikit-learn / python） 加工 收集的数据样本已分为测试样本和训练样本。 使用scikit的决策树生成器和转换集，可用于基于ID3生成树。 然后可以将测试数据用于交叉验证生成的树的准确性。 这个小程序还生成pdf，以可视化生成的树。 注意 该程序仅用于演示/实验目的。 以下是依赖项 python numpy scipy scikit-学习pydotplus graphviz 使用说明 安装python版本2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42099176

  1. 声纳：使用scikit-learn RandomForest模型进行机器学习语音分类-源码

  2. 声纳计划 这项研究由Wentworth理工学院的三名计算机科学本科生团队组成的团队于2020年7月进行，以探索机器学习在现实世界语音数据分类中的可能应用。 该工作的重点是尝试使用各种功能工程和数据分析方法，以及此应用程序中各种机器学习模型的性能。 该团队专注于应用scikit-learn Python库中可用的工具，以将常见的机器学习算法应用于该问题。 所采用的方法能够证明特征工程和数据处理以及各种机器学习模型的有效性。 结果表明，使用简单的机器学习模型，可以对音频扬声器进行分类。 经过数据调

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42098251

  1. scikit从Ruby学习-源码

  2. 在使用PyCall的Ruby应用程序中使用scikit-learn python库的示例 该示例代码向您展示了如何使用PyCall在Ruby应用程序中使用scikit-learn（或任何其他python库）。 有关此的更多信息，请参阅博客文章。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42157556

  1. ml-talk-adpushup：这是AdPushup上有关机器学习101：多元线性回归的介绍的一部分-源码

  2. ml-talk-adpushup 这是在举行的有关机器学习101：多元线性回归简介的演讲的。 它说明了实现线性回归的两种方法。 一种通过纯数学，另一种通过流行的Scikit-learn python库。 要求 参考书目 安装 只需克隆此仓库即可： python main.py 或者，您也可以签出Jupyter笔记本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：595968
    • 提供者：weixin_42168341

  1. whosapp：在Whatsapp聊天数据上训练过的分类器-源码

  2. Whosapp 使用Whatsapp聊天数据训练分类器并预测新消息的作者 要求 whosapp不需要安装，但具有以下依赖性： Python> 2.7 Python软件包scikit-learn Python封装pandas 用法 whosapp是一个Python脚本，可以训练和保存模型，或者使用先前训练过的模型进行预测。 使用--train选项训练模型： python whosapp.py --train --model model.pkl --data training.txt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42157556

  1. MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn：Python和机械学习ライブラリscikit-learnの使い方の练习コード集。-源码

  2. MachineLearning_Exercises_Python_scikit-learn Python＆机械学习ライブラリscikit-learnの使い方の练习コード集。机械学习の理论解说付き。 分かりやすいように，各フォルダ毎で完结したコード一式になっています。又，各フォルダにあるREADME.mdファイルに，コード実行结果の解说と合わせて关连する机械学习の背景理论の解说も记载してます。 机械学习ライブラリ：scikit-learn scikit-learnライブラリチートシート： 検证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42162171

  1. hopfield-mnist：MNIST的Hopfield网络的scikit-learn实现-源码

  2. Hopfield-mnist 它包含两个python文件（mnist.py和hopfield4gif.py）。 mnist.py通过使用实现了一些获取和破坏的功能。 另一方面，hopfield4gif.py实现了训练和推断算法（即，外部产品构造和同步更新规则）。 给定训练数据（即MNIST手写数字）和偏差项，就可以确定Hopfield网络的所有参数，该网络从损坏的数据中重建训练数据。 主要功能输出由偏置项参数化的重建数据（80 png图像）的集合。 这些png图像用于制作由偏置项参数化的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：20480
    • 提供者：weixin_42122838

  1. RandomForests：Python中的随机森林库与Scikit-Learn兼容-源码

  2. Python中的随机森林 归纳法 我开始这个项目是为了更好地了解和工作方式。 此时，分类器仅基于基尼系数，而回归模型基于均方误差。 分类器和回归模型都可以与和 例子 使用Scikit学习的基本分类示例： from randomforests import RandomForestClassifier import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_select

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 机器学习-python：机器学习：Python-源码

  2. ＃机器学习：使用Python 这份文件的目的是要提供的Python之机器学习套件scikit学习（ ）的中文使用说明以及介绍。一开始的主要目标是详细说明scikit学习中套件的的使用流程以及相关函式的使用方法。当前使用的版本为scikit-learn版本0.19以上。也将加入深度学习相关资料。 本书原始资料在Github上公开，欢迎大家共同参与维护： : 。 本文件主要的版本发展 0.0：2015/12/21 开始本文件「机器学习：使用Python」的撰写 初期以scikit-learn套

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42134537

  1. machine_learning_examples：machine_learning_examples-源码

  2. 使用scikit-learn python库进行机器学习的示例代码。 执照：GNU GPL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42146888

  1. Learn-Python-源码

  2. Learn-Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42138703

  1. learn-Python-源码

  2. learn-Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42128393
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