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搜索资源列表

  1. 机器学习笔记（经典机器算法和大数据算法）

  2. 涉及机器学习的各种经典的算法，其中，有 logistics 回归，决策树、随机森林、XGBoost、SVM、主题模型、隐马尔可夫链、贝叶斯网络、聚类算法等等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-09
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：smilejiasmile

  1. xgboost学习笔记

  2. 1. xgboost参数说明 最近在打kaggle，这里做一下xgboost笔记，这里不讲原理，只讲xgboost库的使用，以及一些参数调节。 传送门： xgboost参数说明 2. xgboost实战演练 用泰坦尼克号这个经典例子来说： import numpy as np import pandas as pd from xgboost import XGBClassifier from sklearn.cross_validation import KFold from sklearn.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38710578

  1. tnamng-源码

  2. 嗨，我是Thanh Nam NGUYEN-数据科学家和数学家 我的Github仓库包含我的DS，ML和DeepLearning Journey中的笔记，代码，项目。 有关我的数学研究的更多信息，请转到 专案 6个项目相关的表格数据集 。 一些关键字： 操作，清除，可视化，预处理 框架：Scikit Learn，Seaborn，Pandas，Numpy 算法Logistic回归，KNN，线性和内核SVM，RandomForest，AdBoost，GradienBoosting，Xgboost

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42132359

  1. Data_Science_work：这是我在探索该领域时完成的一组数据科学项目-源码

  2. 统计，数据科学，AI和ML 创建该存储库是为了存储我与数据科学领域相关的项目，笔记和学习内容。 它包括使用各种数据科学和机器学习技术执行的项目。 我使用了来自各种开源数据存储库的数据集。 范围：这项工作主要围绕使用各种支持库在python环境中执行这些最新技术进行。 它不涉及算法背后的密集数学。 但是，我在某些笔记本中附加了各种资源链接，以便从概述的角度更好地理解它们。 我坚信，在尝试理解或使用这些笔记本之前，必须对这些技术和背后的算法有充分的了解。 内容 探索性数据分析 机器学习 监督学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42110038

  1. MXNet设计笔记之：深度学习的编程模式比较

  2. 摘要：不同的深度学习库风格各异。那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢？本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异，讨论这些模式的基本优劣势，以及可以学到的经验。【编者按】继xgboost,cxxnet,minerva之后，DMLC在9月29日发布了新的Project:dmlc/MXNet，MXNet是cxxnet的进化，在设计上经过成熟的思考，文档也很清楚。尤为难得的是，MXNet开发团队把设计笔记也做了分享。笔记的思想不局限于MXNet，也不局限于深度学习，无论对深度学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：207872
    • 提供者：weixin_38500117

  1. REFFO：一个慢慢成长的学习笔记-源码

  2. REFFO 一个三流程序员路任葭慢慢成长的学习笔记 2019.4.7 ps好像在线预览显示不全，字丑自娱自乐使用本repo :beaming_face_with_smiling_eyes: 1）手推公式部分：从LR-> SVM，从GBDT-> XGBOOST 2）梯度下降梳理：BGD-> SGD-> MBGD 3）牛顿法的应用（求根，求最优化方法）-> Hessian矩阵矩阵小结 2019.4.8 2019.4.9 包含朴素贝叶斯，决策树，随机森林，提升，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42162171

  1. Basic4AI：机器学习，深度学习，自然语言处理等人工智能基础知识总结-源码

  2. 说明 机器学习，深度学习，自然语言处理基础知识总结。 目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost ，聚类，深度学习相关内容， NLP相关内容等是书中未提及的。 由于github的markdown解析器不支持latex，因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览，也可以直接访问下面称为的博客链接。 文档文件夹下为笔记，代码文件夹下为代码，数据文件夹下为某些代码所使用的数据集，图像文件夹下为笔记部分所用到的图片。 由于时间和能量有限，部分代码来自github

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42146086

  1. python_web_Crawler_DA_ML_DL：python从最基础的语法历经网络基础，前端基础，逐步基础和爬虫与数据基础走向机器学习-源码

  2. 前言 这本笔记目前仍在撰写状态。 基本上从python最基础的安装，python3.6最基本的语法和linux基础开始，再到python网络编程，数据库开发，web（前端与移动开发）开发，web全栈框架开发，最后到数据分析等扩展包，爬虫和深度学习简介（Tenserflow框架）。深入浅出，通过项目实例，逐步进入python数学的世界。 持续更新中。 目前已完成： python介绍 python网络编程基础 MYSQL基础 Redis基础 elasticsearch基础 HTML和CSS基础 网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：70254592
    • 提供者：weixin_42102401