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搜索资源列表

  1. 基于.Net Core的线性代数库NumSharp(.Net版本的NumPy).zip

  2. NumPy是在python中处理数据的最基本和最强大的包。 如果您打算从事数据分析或机器学习项目，那么对numpy的充分理解几乎是必须的。 其他用于数据分析的软件包（如pandas）是建立在numpy之上，用于构建机器学习应用的scikit-learn软件包也在numpy上运行。 但对于.NET开发人员来说，却没有这样的强大工具库。 虽然有像Deedle和Math.NET这样的开源库，但它们不是很容易使用，也不能借用很多现有的python代码。 NumSharp（Numerical .NET）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-19
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_39840650

  1. python中scikit-learn机器代码实例

  2. 给大家分享了关于python中scikit-learn机器的代码实例内容，有兴趣的朋友跟着小编测试下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38746018

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，这篇文章主要介绍了python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码,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：47104
    • 提供者：weixin_38729221

  1. python中scikit-learn机器代码实例

  2. 我们给大家带来了关于学习python中scikit-learn机器代码的相关具体实例，以下就是全部代码内容： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy from sklearn import metrics from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn import linear_model from sklearn.dat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38631182

  1. python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

  2. Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。 Sklearn具有以下特点： 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 让每个人能够在复杂环境中重复使用 建立NumPy、Scipy、MatPlotL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38555350

  1. Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码）

  2. 除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html。 skleran中集成了许多算法，其导入包的方式如下所示， 逻辑回归：from

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：179200
    • 提供者：weixin_38703980

  1. pyprobml：“机器学习：概率视角”的Python代码（第2版）-源码

  2. pyprobml 我的新书系列Python 3代码。 这项工作仍在进行中，因此请耐心等待。 Jupyter笔记本 对于每一章，都有一个或多个随附的Jupyter笔记本，其中更详细地介绍了某些材料。 当您打开笔记本电脑时，顶部将显示一个按钮“在colab中打开”。 如果单击此按钮，它将在运行Google Cloud Platform（GCP）上启动虚拟机（VM）实例。 它已经预安装了您将需要的大多数库（例如scikit-learn，JAX），并使您可以访问免费的GPU。 有关如何使用Colab的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：184549376
    • 提供者：weixin_42137723

  1. 基于scikit-learn机器学习库的分类预测

  2. 本文来自于segmentfault，文章详细介绍了Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测的实现原理等相关知识。摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下：1.如何

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：281600
    • 提供者：weixin_38752830

  1. BabyCryDetector：用matlab和基于sklearn的分类器编写的婴儿啼哭检测器-源码

  2. BabyCryDetector 背景 这是我在英特尔实验室中国（2012.12.01-2013.05.31）实习期间完成的一个项目。 为了检测婴儿的哭声，该项目成为Nursery 2.0的一部分，该项目建于爱迪生，并在演示。 介绍 Monitor_matlab是基于Matlab的婴儿啼哭检测器。 BabyCryDetectorReport.pdf说明了实现细节。 运行Monitor.m以启动。 Monitor_c是一个基于C的婴儿啼哭检测器，完全根据matlab代码编写。 它无需监视环境语音，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：201326592
    • 提供者：weixin_42108948

  1. 基于scikit-learn机器学习库的分类预测

  2. 本文来自于segmentfault，文章详细介绍了Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测的实现原理等相关知识。摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下：1.如何

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：281600
    • 提供者：weixin_38724229