股价走势预测 使用 Mahout 和 Pydoop+Scikit-learn 预测股价走势 我们网站上的详细信息: :
2021-07-05 18:05:27 1.62MB JavaScript
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Python机器学习(第3版)代码存储库 第1版和第2版的代码存储库位于 和 Python机器学习,第三版。 将于2019年12月12日发布 平装本:770页发行人:Packt Publishing 英语语言 ISBN-10:1789955750 ISBN-13:978-1789955750 Kindle ASIN:B07VBLX2W7 链接 目录和代码笔记本 有用的安装和设置说明可在的找到。 请注意,这些只是本书随附的代码示例,为方便起见,我们将其上载; 请注意,如果没有公式和描述性文字,这些笔记本可能不会有用。 机器学习-使计算机能够从数据中学习[ ] 分类训练机器学习算法[
2021-07-04 17:13:55 149.85MB machine-learning deep-learning tensorflow scikit-learn
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网球预报员 一个使用对数回归来预测网球比赛结果的网络应用程序。 使用 Python 的 Scikit-learn 包和 Flask 构建
2021-07-03 14:06:13 169KB Python
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客户流失预测:用于预测电信公司客户流失的机器学习实现
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Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 2nd edition
2021-06-30 17:56:50 32MB Tensorflow Keras Scikit-learn Deep
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kmodes:k模式和k原型聚类算法的Python实现,用于聚类分类数据
2021-06-28 14:09:14 36KB python scikit-learn clustering-algorithm k-modes
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Fake_News_Detection:使用Scikitlearn进行虚假新闻检测的机器学习方法
2021-06-28 10:00:00 11.34MB python machine-learning numpy scikit-learn
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基于语音的性别识别 基于语音的性别识别,使用: 免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45) 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 高斯混合模型(GMM) 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45) 。 它是提供的免费的美国英语语料库,其中包含10位说话者(5位女性和5位男性)的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出: 进行信号(窗口摘要)的傅立叶变换。 使用三角形重叠窗口,将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。 记录每个梅尔频率下的功率对数。
2021-06-26 02:16:54 18.1MB data-science machine-learning scikit-learn voice
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GMM_Digital_Voice_Recognition 基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别,GMM,MFCC,语音识别,中文数据,sklearn,scikit-learn,数字语音识别。 预安装 conda create -n GMM -c anaconda python=3.6 numpy pyaudio scipy #也可以使用pip conda activate GMM pip install -r requirements.txt 数据链接: ://pan.baidu.com/s/124TiAs8m7Ioa2_3dUrxGSg提取码:xsfe 以下命令假设下载
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Python中的群智能(遗传算法,粒子群优化,模拟退火,蚁群算法,免疫算法,Python中的人工鱼群算法) 文档: : 文档: : 源代码: : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本: git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1:UDF UDF (用户定义的函数)现在可用! 例如,您刚刚制定了一种新型的selection功能。 现在,您的selection功能如下所示: ->演示代码: # step1: define your own operator: def selection_tournament ( algorithm , tourn_size ): Fi
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