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搜索资源列表

  1. Python_MLPY_regression

  2. 使用MLPY完成linear refression並圖像化

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-08-19
    • 文件大小：1024
    • 提供者：dashmoment

  1. Mlpy机器学习软件

  2. 貌似只能配合python2.6使用，2.7安装不了，唯一的办法是卸载2.7装2.6

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-02-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：georgepen

  1. python2.7_mlpy_neurolab.rar

  2. MLPY python2.7_mlpy_neurolab.rar

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-06-13
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：jimchen1218

  1. python实现基于SVM手写数字识别功能

  2. 本文实例为大家分享了SVM手写数字识别功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SVM手写数字识别 识别步骤： （1）样本图像的准备。 （2）图像尺寸标准化：将图像大小都标准化为8*8大小。 （3）读取未知样本图像，提取图像特征，生成图像特征组。 （4）将未知测试样本图像特征组送入SVM进行测试，将测试的结果输出。 识别代码： #!/usr/bin/env python import numpy as np import mlpy import cv2 print 'loading

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_38717896

  1. basicMLpy：实现简单有效的机器学习算法和技术的软件包-源码

  2. 基本MLpy basicMLpy是一个实现简单机器学习算法的软件包。 它目前包含七个模块，这些模块实施了多种机器学习技术以进行监督学习。 basicMLpy.regression模块包含以下功能： 线性回归 岭回归 basicMLpy.classification模块包含以下功能： 通过IRLS（迭代加权最小二乘）算法进行多类分类 basicMLpy.nearest_neighbors模块包含以下功能： K最近邻算法的实现，可以同时满足分类和回归问题 basicMLpy.model_se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42100032

  1. mlpy：使用Python进行机器学习的亲身实践研讨会-源码

  2. 快速开始 研讨会代码可在。 您可以通过单击“启动活页夹”按钮在云中运行笔记本（无需安装）： 为什么 对于那些难以开始使用Python进行机器学习的人 描述 该动手实践研讨会基于 了解如何从有监督和无监督的学习开始，以发现见解并预测未来趋势。 研讨会将涵盖以下核心主题： 应用领域 有监督与无监督学习 预测 机器学习的应用 用于机器学习的Python库 有监督与无监督学习 线性回归 非线性回归 评价 线性回归 非线性回归 模型评估方法 K最近邻居 决策树 逻辑回归 K最近邻居 决策树

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：108003328
    • 提供者：weixin_42181693