BERT中文预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12
2023-03-03 15:13:35 364.49MB python 机器学习 中文预训练模型
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坐着喜欢利用几何图像来帮助读者理解线性代数中的概念,英文出到第五版了,华章出过中译本。本文包含读者的一些独到的见解
2023-03-02 20:39:44 11.22MB 线性代数 机器学习 MIT
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cnn图像分类。通过已有的大量的花卉图片素材,编写卷积神经网络对花卉图片训练集进行训练,并且将训练后所得模型存放在指定文件夹。再编写一个简洁的python图形的用户交互界面,实现图片的选择,根据训练出来的神经网络将识别结果输出,并通过绘制的图形进行分析和评估。实验对比后发现花卉图像分类识别效果较好,测试集准确率达到了99%以上,具有较高的识别准确率和稳定性。
2023-03-02 19:48:04 208.41MB 机器学习 Python CNN
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Linear algebra and its applications 麻省理工 线性代数公开课教材 可以配合视屏使用
2023-03-02 15:55:49 13MB 线性代数 机器学习 深度学习 数学
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AI机器学习时序序列特征提取实现分类预测实战,通过心电图分类模型实现分类预测实例介绍了从数据处理、时序特征提取、模型训练和效果评估。验证了对于小数据量,通过tsfresh提取时序特征,往往能够取得很好的效果。资源包括AI机器学习时序序列特征提取实战文档说明、源代码、数据集。
2023-03-02 15:03:37 1.05MB AI机器学习 Python tsfresh
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TREC WebTrack 这是一个用于在即席任务上采用机器学习模型的存储库。 任何问题,PR或建议都将受到欢迎。 更具体地说,这些模型是查询文档对的重新排序模型。 由于计算每个查询文档对的相关性得分的成本太高,因此我们的目的是对每年的QL提交进行排名,您可以在找到它们。 这些模型能够根据文本文档与特定查询的相关性对文本文档列表进行排序。 可以使用此存储库来训练您的重新模型,或对定制数据(即一组查询和文档)使用预训练。 当前,实现了2个模型,其描述如下: Kai Hui,Andrew Yates,Klaus Berberich,Gerard de Melo。 。 在EMNLP中,2017年。 Kai Hui,Andrew Yates,Klaus Berberich,Gerard de Melo。 。 在WSDM中,2018年。 它们的实现改编自。 要安装运行(Python 3
2023-03-02 14:13:31 23.94MB Python
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基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型,使用深度学习+训练数据+大量计算力,纯数字识别率高达 99.99%,数字+字母识别率 96%
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这是收集的机器学习部分答案,仅供大家参考。
2023-02-28 21:57:16 641KB 习题答案
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上海大学《机器学习》课程项目,选题时序数据预测
2023-02-28 19:09:43 921KB 时序数据
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python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器,包括KNN、逻辑回归、决策树、梯度提升、AdaBoost、随机森林、高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、线性判别分析、二次判别分析、支持向量机
2023-02-28 13:56:03 204KB 机器学习 分类 python sklearn
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