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搜索资源列表

  1. Scikit-Learn and TensorFlow

  2. 通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了。 　　探索机器学习，尤其是神经网络 　　使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子 　　探索各种训练模型，包括：支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法 　　使用Tensor

  3. 所属分类：机器学习

  1. python编程线性回归代码示例

  2. 主要介绍了python编程线性回归代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以了解下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38739164

  1. python编程线性回归代码示例

  2. 用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，支持任意维度，非常好用。 一、二维直线的例子 预备知识：线性方程y=a∗x+b。y=a∗x+b表示平面一直线 下面的例子中，我们根据房屋面积、房屋价格的历史数据，建立线性回归模型。 然后，根据给出的房屋

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38720322

  1. pyNSGP:NSGA-II在Python中进行多目标遗传编程-源码

  2. pyNSGP 该Python 3代码是使用NSGA-II进行符号回归的多目标遗传编程的实现。 依存关系 脾气暴躁和scikit学习。 安装 运行pip install --user .从文件夹中。 例子 pyNSGP可以作为scikit-learn回归估计器运行。有关示例，请参见test.py第一个目标是均方误差，第二个目标是解大小。如果使用use_interpretability_model=True ，则通过根据下面引用的论文中找到的线性模型预测人类的可解释性来实现第二个目标。 参考 如果您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_42099302

  1. Stats-404-Statistical-Computing：适用于UCLA应用统计硕士的代码存储库-源码

  2. UCLA Stats 404-统计计算和编程 总览 UCLA 清单（Python） 网站 该存储库包含每个讲座的代码示例 讲课 第一周：设置机器学习环境：git，虚拟环境，Jupyter Lab，PyCharm 0级讲座和 第2和第3周：Python和熊猫简介 第1类讲座和： Python表达式，控制流，函数，变量类型，按引用传递，列表理解，函数式编程 第2类讲座和：大熊猫和读入数据，子集，EDA，拆分+应用+合并，大熊猫+数据库 第4和5周：回归方法+数值优化+损失函数：线性，逻辑，弹性网，P

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42127937