机器学习PPT模板 [ML Visuals](https://docs.google.com/presentation/d/11mR1nkIR9fbHegFkcFq8z9oDQ5sjv8E3JJp1LfLGKuk/edit?usp=sharing) is a new collaborative effort to help the machine learning community in improving science communication by providing free professional, compelling and adequate visuals and figures. Currently, we have over 100 figures (all open community contributions). You are free to use the visuals in your machine learning presentations or blog posts. You don’t need to ask permission to use any of the visuals but it will be nice if you can provide credit to the designer/author (author information found in the slide notes). Check out the versions of the visuals below. This is a project made by the [dair.ai](https://dair.ai/) community. The latest version of the Google slides can be found in this GitHub repository. Our community members will continue to add more common figures and basic elements in upcoming versions. Think of this as free and open artifacts and templates which you can freely and easily download, copy, distribute, reuse and customize to your own needs. ML Visuals is now being used to power 100s of figures used by master/PhD students, papers (like this [one](https://arxiv.org/abs/2010.05113)), among other use cases.

作为深度学习领域的破冰之作,BP神经网络重新燃起了人们对深度学习的热情.它解决了DNN中的隐层传递中的权重值的计算问题.那么,BP算法思想是什么?它又是如何实现的呢?这就是本文的研究内容.

《 Python机器学习及实践：从零开始创造Kaggle竞赛之路（第2版）》开源数据和代码 本书的数据集，工具和代码：DIY_ML_Systems_with_Python_2nd_Edition 第二版概要： 《 Python机器学习实践（第二版）》一书适合所有对（深度）机器学习（Machine Learning），数据挖掘（Data Mining），以及自然语言处理（Natural Language Processing）的技术实践研究的初学者。 本书从零开始，以Python编程语言为基础，在不重复叙述大量数学模型与复杂编程知识的替代下，逐步将读者逐步熟悉并掌握当下最流行的（深度）机器学习，数据挖掘以及自然语言处理的开源工具库（包）：Scikit学习，Google Tensorflow，Pandas，Matplotlib，NLTK，Gensim，XGBoost，OpenAI Gym等。

spark机器学习算法研究和源码分析 本项目对spark ml包中各种算法的原理引入和对算法的代码实现进行详细分析，预测加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的多样化实现方式。 本系列文章支持的spark版本 火花2.x 本系列的目录结构 本系列目录如下： 说明 本专题的大部分内容来自，，并不用于商业用途。转载请注明本专题地址。本专题引用他人的内容均列出了参考文献，如有侵权，请务必邮件通知作者。邮箱地址： endymecy@sina.cn 。 本专题的部分文章中用到了latex来写数学公式，可以在浏览器中安装MathJax插件使用展示这些公式。 本人水平有限，分析中难免有错误和误解的地方，请大家不吝指教，万分感激。有问题可以到讨论。 执照 本文使用的许可见

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大声预测 您是否想知道在玩之前是否会赢得比赛？ 该项目旨在使用PyTorch训练深度学习模型，该模型可以预测流行的MMO游戏《英雄联盟》中的哪个团队。 要阅读完整的最终报告，请访问：docs >> Final Report.pdf 设置 首先，请确保您已安装Python 3.6.8或更高版本。 然后，确保通过运行安装了PyTorch（如果您具有启用CUDA的GPU，请确保安装CUDA支持）： pip install pytorch 您可以转到Terminal / PowerShell，然后运行以下代码，验证PyTorch是否已正确安装： python import torch 如果没有错误出现，则说明PyTorch已成功安装。 如果您希望从Riot Games API中抓取数据，则需要自己的API密钥。 如果要使用此存储库中包含的抓取代码，则还必须安装适用于Python的Ri

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打印机厂商为了循环自己的利益，使此款打印机的粉盒上安装了计数芯片，计录你的打印机打印纸张的数量，该芯片和打印机内部程序紧密连接，一旦计数器到一定的数量，计数器会认为这个打印的数量够用完一个粉盒里的粉时，它就会发送指令锁死打印机，这时你必须重新购买一个新的粉盒才能使用，其实打印机的粉盒远远还不到寿命，完全可以加入碳粉再使用的，但由于厂商加了计数器+墨盒芯片的原因，打印机不管你怎么加装碳粉进去，还是会提示缺粉。

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Linear_Regression_BoomBike 创建线性回归模型以预测自行车销量 问题陈述 美国一家自行车共享提供商BoomBikes最近在收入方面遭受了大幅下滑。 他们已与一家咨询公司签约，以了解这些共享自行车的需求所依赖的因素。 具体来说，他们想了解影响美国市场上这些共享单车需求的因素。 该公司想知道： 哪个变量在预测共享单车的需求方面很重要 这些变量如何很好地描述了自行车的需求 经营目标 使用可用的独立变量对共享自行车的需求进行建模。 管理层将使用它来了解需求随不同功能的确切变化情况。 他们可以据此操纵业务战略，以满足需求水平并满足客户的期望。 此外，该模型将是管理层了解新市场需求动态的好方法。