资源中包含三个PDF,分别是大牛整理的吴恩达机器学习视频课笔记完整版、深度学习笔记最新版以及吴恩达新书(Machine Learning Yearning)。三本书理论与实践结合,学习了机器学习算法后,Machine Learning Yearning将展示如何构建机器学习项目,使机器学习算法发挥作用。配合网易云吴恩达老师的视频一起食用效果更佳呦!
2023-10-16 09:42:44 28.79MB deeplearning AI
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building machine learning system with python 实现代码前六章
2023-10-10 06:04:47 128KB 机器学习 python
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Python for Probability,Statistics,and Machine Learning.pdf Python for Probability,Statistics,and Machine Learning.pdf
2023-10-07 20:39:31 5.08MB 算法书籍
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《Machine Learning_ A Bayesian and Optimization Perspective》 作者:Sergios Thedoridis
2023-09-07 10:21:18 34.48MB 机器学习
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tensorflow-internals:这是有关TensorFlow内核和实现机制的开源电子书
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Natural Language Processing (Almost) from Scratch
2023-08-30 16:17:10 415KB Machine Learning
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希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码,该论文涉及短期负荷预测,使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集,在R,RStudio,R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商(IPTO)-(希腊的AΔΜHΕ) 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档: : ln= ,请原谅我文档中的错误,如果发现任何错误,请通知我 :) 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包:install.packages('xlsx') JSONLite :install.packages(“ jsonlite”) lubridate :install.packages('lubridate') 标题:install.packages(“标题”) 功能选择,库:install.package(“ Boruta”) 机器学习图书馆 SV
2023-07-14 12:21:55 14.47MB machine-learning r r-markdown r-shiny
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因果发现工具箱是一个用于在图形中以及在Python> = 3.5的成对设置中进行因果推断的程序包。 包括用于图形结构恢复和依赖性的工具。 该软件包基于Numpy,Scikit-learn,Pytorch和R。 它主要基于观察数据,实现了许多用于图结构恢复的算法(包括来自bnlearn , pcalg包的算法)。 使用pip安装它:(请参阅下面的安装详细信息) pip install cdt Docker镜像 Docker映像可用,包括所有依赖项和启用的功能: 科 主 开发者 Python 3.6-CPU Python 3.6-GPU 安装 这些软件包需要python版本> = 3.5,以及一些在列出的库。 对于某些其他功能,需要更多的库才能使这些附加功能和选项可用。 这是该软件包的快速安装指南,从最小安装到完整安装开始。 注意:(mini / ana)conda框架将帮助安装所有这些软件包,因此建议非专业用户使用。 安装PyTorch 由于cdt软件包中的某些关键算法使用PyTorch软件包,因此需要安装它。 请访问他们的网站以安装适合您的硬件配置的PyTorch版本:
2023-07-03 23:15:41 13.64MB python machine-learning algorithm graph
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ClearML-自动魔术工具套件,可简化ML工作流程实验经理,ML-Ops和数据管理 清除ML 前身为快板火车 ClearML是ML / DL开发和生产套件,它包含三个主要模块: -自动进行实验跟踪,环境和结果 -ML / DL作业(K8s /云/裸机)的自动化,管道和编排解决方案 -在对象存储(S3 / GS / Azure / NAS)之上的完全可区分的数据管理和版本控制解决方案 检测这些组件是ClearML服务器,请参阅和 在2分钟内 ClearML实验管理员 仅在代码中添加2行即可获得以下内容 完整的实验设置日志 完整的源代码管理信息,包括未提交的本地更改 执行环境(包括特定的软件包和版本) 超参数 ArgParser用于具有当前使用值的命令行参数 显式参数字典 Tensorflow定义(absl-py) 九头蛇配置和替代 初始模型权重文件 完整的实验输出自动捕获 标准输出和标准错误 资源监控(CPU / GPU利用率,温度,IO,网络等) 模型快照(具有可选的自动上传到中央存储的功能:共享文件夹,S3,GS,Azure,Http) 工件日志和存储(共享文件夹,S3
2023-06-17 17:26:14 4.73MB experiment devops machine-learning control
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金融占星术统计 自古代文明以来,人们观察到,当特定的行星循环重复发生时,自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的,我们在2021年,占星术仍在实践中,受到某人的爱戴,而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗? 好吧,让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看,完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的? 通常在时间序列中,按Wikipedia页面中的说明,按季节,按月,按周,按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑,您可能会问:一年,一个月或一天是什么? 这只是时间度量,但结果是这些度量与行星有关:我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期,而我们的24小时(昼/夜)是地球自转周期。 最后,我们的日子名称与某些行星的名称相似,并且有其意图,如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一
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