Titanic数据集主要包含两部分,训练集(train.csv)和测试集(test.csv)。其中训练集中包含乘客的基本信息和最终在事故中的存活情况,测试集只包含乘客的基本信息, 不包含存活情况。 目的:通过对训练集中乘客的基本信息和存活情况的分析,找到背后隐藏的某种规律,去推断测试集中的乘客是否遇难。
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机器学习和深度学习
2022-12-23 15:28:25 53.46MB 机器学习 深度学习
MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用且支持自动求导的深度学习框架,具备训练推理一体、超低硬件门槛和全平台高效推理 3 大核心优势,可帮助企业与开发者大幅节省产品从实验室原型到工业部署的流程,真正实现小时级的转化能力。作为旷视新一代 AI 生产力平台 Brain++的最核心组件,MegEngine 在 2020 年 3月正式向全球开发者开源。
2022-12-19 16:28:04 10.12MB 人工智能 机器学习 深度学习
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OpenMLDB是一个开源机器学习数据库,面向机器学习应用提供正确、高效数据供给。OpenMLDB 致力于解决 AI 工程化落地的数据治理难题,并且已经在上百个企业级人工智能场景中得到落地。OpenMLDB 优先开源了特征数据治理能力,依托 SQL 的开发能力,为企业级机器学习应用提供线上线下计算一致、高性能低门槛的生产级特征平台
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基于机器学习和深度学习的项目,内含数据集以及详细的备注源码
2022-12-18 14:27:52 1.86MB 机器学习 深度学习