ML_Development_Sharable

Splunk_ML_Toolkit_Algorithms 其他MLTK算法 添加的第一个算法是OPTICS聚类算法。 这是对DBSCAN算法的某些改进。 scikit-learn实现（ ）使用默认设置，min_pts = 5并使用欧氏距离进行测量。 另外，max_eps是可以减少计算时间的有用功能。 需要检查您是否正确注册了算法？ 运行这个： | 休息/ servicesNS / nobody /-/ configs / conf-algos | 表标题

ML 激励函数 Activation Function（整理

机器学习分类模型 Introduction-to-ML-Classification-Models-using-scikit-learn-master.zip

电子设计自动化（electronic design automation, EDA）是指利用计算机辅助设计（CAD）软件，来完成超大规模集成电路（VLSI）芯片的功能设计、综合、验证、物理设计（包括布局、布线、版图、设计规则检查等）等流程的设计方式。

机器学习项目 实施各种有监督和无监督的机器学习项目

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很棒的可解释的机器学习

机器学习100天 英文原版请移步 。数据在。 翻译前请先阅读。常见问题解答见 。 目录 有监督学习 无监督学习 数据预处理|第1天 简单线性回归|第2天 多元线性回归|第3天 逻辑回归|第4天 逻辑回归|第5天 今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用渐变下降法来将代价函数降低到最小。由于有人在机器学习领域有一定经验，并愿意帮我编写代码文档，也了解github的Markdown语法，请在领英联系我。 逻辑回归|第6天 K近邻法（k-NN）|第7天 逻辑回归背后的数学|第8天 为了使我对逻辑回归的见解更加清晰，我在网上搜索了一些资源或文章，然后我就发现了Saishruthi Swaminathan的这篇 它称为了逻辑回归的详细描述。请始终看一看。 支持向量机（SVM）|第9天 直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题。 支持向量机和K近邻法|第10天 了解更多关于SVM如何工作和实现knn算法的知识。 K近邻法（k-NN）|第11天 支持向量机（SVM）|第12天 支持向量机（SVM）|第13天 支持向量机（SVM）的实现|

iOS上很棒的机器学习演示 我们通过Core ML和ML Kit（TensorFlow Lite）解决了在iOS上使用机器学习模型的挑战。 内容 适用于iOS的机器学习框架 等等（ ， DEPRECATED ） 使用Core ML时的模型流程 大多数ML框架的总体流程非常相似。 每个框架都有其自己兼容的模型格式。 对于每个移动ML框架，我们需要采用TensorFlow中创建的模型并将其转换为适当的格式。 一旦准备好兼容模型，就可以使用ML框架运行推理。 请注意，您必须手动执行预处理/后处理。 如需更多说明，请查看 。 使用创建ML时的模型流程 基准项目 完成 在Core ML中使用内置模型 通过ML Kit使用内置的设备上模型 使用Core ML和ML Kit的Vision自定义模型 使用Core ML进行对象检测 去做 使用ML套件进行物体检测 在ML Kit上使用内置的云模型地标识别 对Core ML和ML Kit使用NLP的自定义模型 通过Core ML和ML Kit使用自定义模型进行音频 音频识别 语音识别 TTS 影像分类 名称 演示 注意 -- -- 目标