AI for Data Science
2021-09-18 17:05:31 2.55MB AI
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Master Deep Learning with this fun, practical, hands on guide. With the explosion of big data deep learning is now on the radar. Large companies such as Google, Microsoft, and Facebook have taken notice, and are actively growing in-house deep learning teams. Other large corporations are quickly building out their own teams. If you want to join the ranks of today's top data scientists take advantage of this valuable book. It will help you get started. It reveals how deep learning models work, and takes you under the hood with an easy to follow process showing you how to build them faster than you imagined possible using the powerful, free R predictive analytics package. Bestselling decision scientist Dr. N.D Lewis shows you the shortcut up the steep steps to the very top. It's easier than you think. Through a simple to follow process you will learn how to build the most successful deep learning models used for learning from data. Once you have mastered the process, it will be easy for you to translate your knowledge into your own powerful applications. If you want to accelerate your progress, discover the best in deep learning and act on what you have learned, this book is the place to get started. YOU'LL LEARN HOW TO: Understand Deep Neural Networks Use Autoencoders Unleash the power of Stacked Autoencoders Leverage the Restricted Boltzmann Machine Develop Recurrent Neural Networks Master Deep Belief Networks Everything you need to get started is contained within this book. It is your detailed, practical, tactical hands on guide - the ultimate cheat sheet for deep learning mastery. A book for everyone interested in machine learning, predictive analytic techniques, neural networks and decision science. Start building smarter models today using R! Buy the book today. Your next big breakthrough using deep learning is only a page away! Table of Contents Chapter 1 Introduction Chapter 2 Deep Neural Networks Chapter 3 Elman Neural Networks Chapter 4 Jordan Neural Netwo
2021-09-18 09:28:52 5.88MB R Deep Learning
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斯克莱恩评估 机器学习模型评估变得容易:绘图,表格,HTML报告,实验跟踪和Jupyter笔记本分析。 支持Python 3.6及更高版本。 安装 pip install sklearn-evaluation 产品特点 (混淆矩阵,特征重要性,精度调用,ROC) 报告生成( )
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足球数据:足球(足球)数据集
2021-09-15 13:14:41 12.46MB data-science data-visualization dataset rstats
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使用FastAPI构建数据科学应用程序 Packt发布使用FastAPI构建数据科学应用程序
2021-09-14 11:44:28 14KB Python
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IBM数据科学 为Coursera的IBM数据科学专业证书编写的代码和报告
2021-09-11 16:58:04 9.85MB JupyterNotebook
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高效先验 Apriori算法的高效纯Python实现。 适用于Python 3.6及更高版本。 先验算法发现分类数据中的隐藏结构。 经典示例是一个数据库,其中包含从超市购买的商品。 每次购买都有许多与之相关的物品。 我们想从数据中发现关联规则,例如{bread, eggs} -> {bacon} 。 这是的目标,而可以说是解决此问题的最著名算法。 该存储库包含apriori算法的有效,经过测试的实现,如Agrawal等人于1994年发表的中所述。 该代码是稳定的并且被广泛使用。 Bonaccorso在《精通机器学习算法》一书中对此进行了引用。 例子 这是一个最小的工作示例。 请注意,在每次有eggs交易中,也有bacon 。 因此,将以100%的置信度返回规则{eggs} -> {bacon} 。 from efficient_apriori import apriori tran
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R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data 这本是ggplot2作者的作品,原版电子书,带书签目录,超高清,神书。鉴定完毕
2021-09-09 00:43:53 30.68MB R语言
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适用于 Python 的 ArcGIS API ArcGIS API for Python 是一个 Python 库,用于处理地图和地理空间数据,由 Web GIS 提供支持。 它为深度学习、复杂的矢量和栅格分析、地理编码、地图制作、路由和方向以及组织和管理具有用户、组和信息项的 GIS 提供了简单而有效的工具。 除了使用您自己的数据之外,该库还允许访问来自 Esri 和其他权威来源的即用型地图和精选地理数据。 它还与科学的 Python 生态系统很好地集成,包括对 Pandas、Scikit-Learn、Fast.ai 等和 Jupyter notebook 的丰富支持。 要了解有关 API 的更多信息,请访问的产品页面。 您可以在的社区页面与 API 的开发人员和其他像您一样的用户取得联系。 包括什么 此 SDK 存储库包含以下项目: API 参考文档。 可以在找到托管版本。
2021-09-07 21:42:16 1.04GB python data-science jupyter arcgis
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SpeakerClassifier:一种随机森林分类器,可通过语音测量预测说话者的年龄段和性别
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