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搜索资源列表

  1. 利用最小二乘拟合法进行线性回归计算

  2. 该代码适用于线性回归。利用最小二乘拟合方法对时间序列进行趋势项提取，提取的线性项与原始序列之间的残差平方和为最小为原则，进行趋势项的估计。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-10-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_19953297

  1. CG共轭梯度算法python实现

  2. CG共轭梯度算法python实现 # 775.5289919376373 500维度 def CG2(A, b, x, imax=500, epsilon=0.0000001): steps = np.asarray(x) i = 0 # 计算残差，也是负梯度方向 r = b - np.dot(A ,x)

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42745564

  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. 线性回归和残差的计算.ipynb

  2. 用python 计算线性回归和残差，最后的结果用matplotlib 画图，结果也包含残差的计算，本资源为全英文版。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：72704
    • 提供者：MCMC_learner

  1. 动量网-源码

  2. 动量残差神经网络 论文： : 相容性 该软件包已使用python3.8开发和测试。 因此，不能保证使用早期版本的python。 在您的计算机上安装存储库 使用以下命令，可以使用pip轻松安装此软件包： pip install numpy pip install -e . 这将安装软件包及其所有依赖项，列在requirements.txt 。 要测试安装是否成功，可以使用以下方法安装pytest并运行测试套件： pip install pytest pytest 复制论文的数字 图1-R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_42112894

  1. snntorch：在Python中使用尖峰神经网络进行深度学习-源码

  2. 介绍 snnTorch是一个Python软件包，用于使用尖峰神经网络执行基于梯度的学习。 它无需重新设计轮子，而是位于PyTorch的顶部，并利用其GPU加速的张量计算。 预先设计的尖峰神经元模型无缝集成在PyTorch框架内，可以视为循环激活单元。 snTorch结构 snnTorch包含以下组件： 成分 描述 像torch.nn这样尖峰的神经元库，与autograd紧密集成 SNN通常使用的反向传播变化 用于生成峰值和数据转换的库 使用matplotlib和赛璐ul的基于峰值的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：389120
    • 提供者：weixin_42175516

  1. SCTransformPy：R包SCTransform的python端口：-源码

  2. SCTransformPy 这是R包的python端口。 目前，我仅将日志UMI计数用作单个潜在变量（R包中的默认变量）。 我计划允许用户定义自定义回归模型，就像在R实现中一样。 实施说明： 使用statsmodels程序包进行Poisson回归并与multiprocessing并行化。 改进的Sheather＆Jones带宽计算由KDEpy包实现。 使用MLE估计theta是从R中的theta.ml函数转换而来的。 皮尔逊残差将自动裁剪为[0, sqrt(N/30)] ，其中N是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42131352

  1. EDSR-Tensorflow：针对单图像超分辨率的增强型深度残差网络的Tensorflow实现-源码

  2. EDSR Tensorflow实施 使用Tensorflow编写的的的实现。 要求 张量流 科学的 tqdm argparse 安装 pip install -r requirements.txt 训练 为了训练，您必须做一些事情... 下载图像数据集（由于我的计算限制，我使用了 ） 将来自该数据集的所有图像放入该图像下的目录中 运行python train.py --dataset data_dir其中data_dir是包含图像的目录 为了在训练期间查看统计信息（图像预览，标量为损失）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：200704
    • 提供者：weixin_42097914

  1. PyTorch-VAE：PyTorch中的变种自动编码器（VAE）的集合-源码

  2. PyTorch VAE 在pytorch中实现的变体自动编码器（VAE）的集合，着重于可重复性。 该项目的目的是为其中许多很酷的VAE模型提供一个快速简单的工作示例。 所有模型都在上进行了训练，以一致性和比较性。 所有模型的架构在相同的层上都保持尽可能相似，除非原始论文需要根本不同的架构（例如，VQ VAE使用残差层，不使用批处理规范，这与其他模型不同）。 这是每个模型的。 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.3 Pytorch Lightning>

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42156940