通过个人的理解完成部分代码并加上部分注释,完成决策树流程框图,展示决策树递归流程并进行可视化。数据来自《模式识别》(张学工),代码主要来自《机器学习实战》,侵权删。
2022-11-14 15:31:46 15KB 模式识别 机器学习
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机器学习的各种定义,你更倾向哪种定义呢?
2022-11-14 15:31:45 13KB 机器学习
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We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge 2014 (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing resources inside the network. By a carefully crafted design, we increased the depth and width of the network while keeping the computational budget constant. To optimize quality, the architectural decisions were based on the Hebbian principle and the intuition of multi-scale processing. One particular incarnation used in our submission for ILSVRC14 is called GoogLeNet, a 22 layers deep network, the quality of which is assessed in the context of classification and detection.
2022-11-14 11:38:48 1.24MB ai 机器学习 深度学习 学术论文
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微博、博客、音乐等常见推荐系统所用算法,适合架构师、开发人员想转机器学习的人员
2022-11-14 09:05:07 2.09MB 推荐系统 机器学习 架构
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FIFA-worldcup-2018-预测 使用机器学习预测2018年FIFA世界杯冠军。 这是我的第一个练习数据挖掘和机器学习技术的个人项目。 我主要使用熊猫,seaborn和scikit-learn。 请随意查看回购中的Jupyter Notebook,以检查代码和提供的见解。 我希望它足够讲道理! 如何可视化Jupyter Notebook的所有荣耀 确保已安装Jupyter笔记本( )。 在此存储库中,按绿色的“克隆”或“下载”按钮。 确定是要克隆存储库还是将其下载为.zip(如果您不熟悉Github,建议您以.zip下载)。 打开Jupyter Notebooks应用程序。 浏览器中的选项卡将打开。 导航到保存该存储库的文件夹。 单击“ Predicting World Cup 2018 Winner.ipynb文件将其打开。 它应该工作! 现在,您可以浏览代码,运
2022-11-13 23:11:17 1.17MB JupyterNotebook
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Python3入门人工智能 掌握机器学习+深度学习,完整版11章附源码
2022-11-13 19:30:49 765B 深度学习
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只看不练假把式。此 SIFT 特征检测源码 400+行,你可以挖掘到很多实现细节,甚至资料中找不到细节,或者是看文章看不懂的地方,值要细细研究代码,你就能恍然大悟。
2022-11-13 13:30:09 24KB sift算法 机器学习 计算机视觉 CV
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机器学习 python 决策树 实验
2022-11-13 12:30:20 5KB 机器学习 决策树 实验 python
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国科大模式识别与机器学习2015-2019试卷(黄明庆、兰艳艳、郭嘉丰、山世光)
2022-11-12 22:56:39 2.83MB 国科大 模式识别与机器学习
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机器学习入门通识资料-目录清晰,直接打开根目录的index.html文件即可查看所有内容!
2022-11-12 18:31:09 44.95MB 机器学习
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