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搜索资源列表

  1. TensorFlow

  2. TensorFlow 是 Google 所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何使用 TensorFlow 库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。全书共 10 章，分别介绍了 TensorFlow 基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的 C++ 和 Python 的经验，将能够更加

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-25
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：mengduannanyang

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. 深度学习100+经典模型TensorFlow与Pytorch代码实现大集合.zip

  2. 深度学习在过去十年获得了极大进展，出现很多新的模型，并且伴随TensorFlow和Pytorch框架的出现，有很多实现，但对于初学者和很多从业人员，如何选择合适的实现，是个选择。rasbt在Github上整理了关于深度学习模型TensorFlow和Pytorch代码实现集合，含有100个，各种各样的深度学习架构，模型，和技巧的集合Jupyter Notebooks，从基础的逻辑回归到神经网络到CNN到GNN等，可谓一网打尽，值得收藏！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：72704
    • 提供者：syp_net

  1. 机器学习-15. Keras深度学习框架

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：701497344
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：708837376
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：1002438656
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：832569344
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-09. 深度学习、TensorFlow安装和实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：747634688
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：920649728
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-02. 线性回归深入和代码实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：1015021568
    • 提供者：suolong123

  1. tensorflow实现逻辑回归模型

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow实现逻辑回归模型的相关资料，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：2020-09-20
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38707862

  1. tensorflow实现简单逻辑回归

  2. 逻辑回归是一种分类器模型，这篇文章主要介绍了tensorflow实现简单逻辑回归，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：2020-09-20
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38537777

  1. tensorflow实现逻辑回归模型

  2. 逻辑回归模型 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载好的mnist数据集存在F:/mnist/data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38691739

  1. TensorFlow学习笔记（一）之逻辑斯地回归模型及Cifar-10分类的实现

  2. 目录 环境 介绍 机器学习步骤 深度学习、机器学习、人工智能三者的关系 神经网络 二分类逻辑斯地回归模型 多分类逻辑斯地回归模型 目标函数（损失函数） 主要类型 举例 神经网络训练 训练目标 梯度下降算法 TensorFlow实现 计算图模型 命令式编程 声明式编程 二者的对比 数据处理 下载数据 准备工作 读取数据 查看数据 数据读取及预处理整体代码 构建模型 构建计算图 构建模型整体代码 初始化及运行模型 整体代码 注意事项 参考资料 环境 python 3.6 + TensorFlow 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：523264
    • 提供者：weixin_38501751

  1. 机器学习：我只是在学习东西-源码

  2. 机器学习 专门用于机器学习的存储库。 我将为此使用PyTorch，但一旦对手电筒感到满意，将学习TensorFlow和Keras。 基本 我想测试对一些基本机器学习概念的理解，因此我没有使用PyTorch来实现以下内容。 线性回归模型。 逻辑回归模型。 MNIST MNIST是学习PyTorch和整个神经网络基础知识的良好起点。 我了解了多层感知器网络中的密集层以及卷积神经网络。 我设法使用以下方法对MNIST数据库进行分类： 多层感知器神经网络，最高精度达到99.1％ 卷积神经网络-最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1073741824
    • 提供者：weixin_42116794

  1. Logistic回归机器学习模型-源码

  2. Logistic回归机器学习模型 •集成了Python的TensorFlow机器学习库，并构建了一个实现逻辑回归算法的深层人工神经网络。 •利用神经网络中必要的激活函数来解决二进制分类问题。 •使用实际数据集训练和评估机器学习模型。 •通过对新的结构化数据使用模型，实现了78％的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_42126399

  1. 深度学习TensorFlow：使用TensorFlow即可使用各种深度学习算法的实现-源码

  2. TensorFlow的深度学习算法 该存储库是使用库实现的各种深度学习算法的集合。 该软件包旨在用作命令行实用程序，您可以使用它来快速训练和评估流行的深度学习模型，并且可以将它们用作自定义模型/数据集的基准/基线。 如果您想使用ipython的软件包或将其集成到代码中，我发布了一个名为yadlt的pip软件包： yadlt Another Deep Learning Tool。 要求： 张量流> = 1.0 可用型号清单： 卷积网络 受限玻尔兹曼机 深层信仰网络 深度自动编码器作为RB

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_42119281

  1. TensorFlow2.0-示例：algorithm困难算法，简单代码-源码

  2. :party_popper:TensorFlow2.0-Examples:party_popper:! “谈话很便宜，给我看看代码。 ” ----- Linus Torvalds 本教程旨在轻松进入TensorFlow2.0。 它包括笔记本和源代码以及说明。 它将不断更新！ :snake: :snake: :snake: :snake: :snake: :snake: 内容 1-简介 Hello World （ ）（）。 一个非常简单的示例，学习如何使用TensorFlow打印“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42118701

  1. tensorflow实现简单逻辑回归

  2. 逻辑回归是机器学习中很简答的一个栗子，这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。 逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络，并且参数连接的权重只是一个值，而非矩阵。公式为：y_predict=logistic(X*W+b),其中X为输入，W为输入与隐含层之间的权重，b为隐含层神经元的偏置，而logistic为激活函数，一般为sigmoid或者tanh, y_predict为最终预测结果。 逻辑回归是一种分类器模型，需要木便函数不断的优化参数，这里目标函数为y_p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38650150

  1. fth-rbms:Freshhome用户页面的推荐系统-源码

  2. Freshtohome受限玻尔兹曼机 该项目使用TensorFlow实现了受限玻尔兹曼机（RBM）。 我们的实现包括动量，权重衰减，L2正则化和CD-k对比散度。 我们提供对GPU（CUDA）计算的支持。 此外，我们提供了一个示例文件，将我们的模型应用于Movielens数据集（请参见ml_1m）。 该示例训练了RBM，使用训练有素的模型从电影评论中提取特征，最后使用基于Tensorflow的逻辑回归进行体裁分类。 它可以达到91.8％的分类精度（这显然不是前沿模型）。 用 :yellow_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42164702
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