机器学习
Parag Singla教授教授的机器学习课程作业。
每个文件夹都包含问题说明，Python代码和最终报告（具有图形等）。
作业
线性回归
局部加权线性回归
逻辑回归
高斯判别分析
朴素贝叶斯
SVM（使用Pegasos和libsvm）
决策树
神经网络
K均值
PCA +支持向量机
PyTorch中的神经网络
在PyTorch / Keras中的CNN
2022-09-29 11:06:11
4.03MB
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吴恩达传统机器学习作业代码（python jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数
吴恩达老师的机器学习课后习题Python
包含有8个单元，附带数据集，轻松入门机器学习。
适合人工智能专业初期的同学
2022-06-08 18:05:15
29.4MB
吴恩达深度学习第二课第三周作业，内含手势文件。且softmax与batchnorm均由自己手写的代码，正确实现，可在spyder上直接运行。手写代码不易，资源分数较高，请多多支持！另外也含有tensorflow的softmax代码。
2022-05-29 23:22:00
9.39MB
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https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90712557
2022-05-01 11:55:33
892KB
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