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搜索资源列表

  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. python实现knn算法分类（可视化）

  2. 利用sklearn生成样本数据，使用knn算法进行分类，实现可视化，使用python算法

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-09-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_37885745

  1. python可视化实现KNN算法

  2. 主要为大家详细介绍了python可视化实现KNN算法，通过绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：187392
    • 提供者：weixin_38717896

  1. python可视化实现KNN算法

  2. 简介 这里通过python的绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法。 需要提前安装python的Numpy和Matplotlib包。 KNN–最近邻分类算法，算法逻辑比较简单，思路如下： 1.设一待分类数据iData,先计算其到已标记数据集中每个数据的距离，例如欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)； 2.然后根据离iData最近的k个数据的分类，出现次数最多的类别定为iData的分类。 KNN——最近邻算法python代码 代码实现：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：187392
    • 提供者：weixin_38723691

  1. MachineLearning_Pratice:机器学习算法案例实战，python实现-源码

  2. 机器学习算法案例实战（python实现） 一。 1.加载数据 用熊猫加载 2.数据探索性分析及可视化 用matplotlib和seaborn对数据的标注（结果）进行。 3.特征处理 用pandas去除无关特征 用StandardScaler对数据进行标准化 4.模型训练 用train_test_split划分训练集和测试集 选择模型：SVM，决策树，随机森林，KNN 用GridSearchCV优化模型参数 用管道管道机制定制化分类器训练流程 5.模型评估 用对不同模型进行评估， 。 二。 1.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42106765