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. 测试笔记（从零开始）

  2. 第一阶段 7 第一章 测试基础 7 1. 什么是软件测试： 7 2. ★软件测试的目的、意义：（怎么做好软件测试） 7 3.软件生命周期： 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型： 8 V模型 9 2.内部测试 10 3外部测试： 10 验收测试：（在系统测试之后） 11 回归测试： 11 4.测试过程（干什么，怎么干） 12 5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:（测试阶段过程要素） 12 第三章 测试方法 14 测试方法对比 14 测试方法组合 16 第四章 软件质量 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-27
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：terrly88

  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. python实现简单的单变量线性回归方法

  2. 线性回归是机器学习中的基础算法之一，属于监督学习中的回归问题，算法的关键在于如何最小化代价函数，通常使用梯度下降或者正规方程（最小二乘法），在这里对算法原理不过多赘述，建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。 这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。 sklearn对机器学习方法封装的十分好，基本使用fit,predict,score，来训练，预测，评价模型， 一个简单的事例如下： from pandas import DataFrame from pa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38564003

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38661236

  1. 机器学习笔记–2、回归分析及python实现

  2. 回归分析 文章目录回归分析认识回归什么是回归Sklearn中的回归回归模型的应用线性模型（linear model）获得线性模型线性模型的基本形式线性回归目标函数（单变量）目标函数（多变量）python实现数据集划分：线性回归实例逻辑回归对数几率回归／逻辑回归（logistic regression）逻辑回归实例 认识回归 什么是回归 回归：统计学分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变数间是否相关、 研究其相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。回归分析可以帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38745003

  1. THE-SPARKS-FOUNDATION：该存储库包含我作为[THE SPARKS INTERNSHIP]实习生时完成的任务（https：www.thesparksfoundationsingapore.org）-源码

  2. Sparks基金会的任务 该存储库包含我作为实习生时完成的任务 实习类别-数据科学和业务分析 实习期限-1个月（FEB-2020） 实习类型-在家工作 ＃Task-1：使用监督式ML的预测（级别-初学者） 请单击右侧的图像查看我的解决方案。 根据学习时间预测学生的分数百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及2个变量。 数据可在找到 您可以使用R，Python，SAS Enterprise Miner或任何其他工具。 如果学生每天学习9.50小时，则预计得分是多少？ ＃Ta

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42141437

  1. The_Sparks_Foundation_Tasks：此存储库包含我作为The Sparks Foundation的实习生时完成的任务-源码

  2. Sparks基金会的任务 该存储库包含我作为实习生时完成的任务。 实习类别-数据科学和业务分析。 实习期限-1个月（2021年2月至今）。 实习类型-在家工作。 在这次实习中，我们总共获得了8个任务。 任务1：使用监督的ML进行预测（级别-初学者） 请单击右侧的图像查看我的解决方案。 根据学习时间预测学生的分数百分比。 这是一个简单的线性回归任务，因为它仅涉及2个变量。 您可以使用R，Python，SAS Enterprise Miner或任何其他工具。 如果学生每天学习9.25

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：113664
    • 提供者：weixin_42099633