Python深入机器学习的见解 Python深入了解机器学习的代码存储库 代码测试规范 所需软件(含版本):Python(Python v3.5)下载链接: : 所需操作系统:独立于OS的Mac / Windows / Unix 详细的安装步骤(软件方式)应该以一种使系统环境能够测试本书代码的方式列出这些步骤。 请参阅以下链接以获取安装说明:• : l ##相关的Python书籍:
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这是 ShowMeAI 持续分享的『随书代码』系列,文件是《ML Recipe》的随书代码。 ◉ 简介:原书包含自然语言处理、图像与文字、计算机视觉三个部分,具有相当的专业深度,对于学习者和有一定经验的从业者都是适用的,对于建立深度学习模型并解决实际任务来说,都是有帮助的。 ◉ 目录: Natural language processing / 自然语言处理 - Named entity recognition / 命名实体识别 - Masked language modeling / 掩码语言建模 - Machine translation / 机器翻译 - Causal language modeling / 概率语言建模 Image & Text / 图像与文字 - Image captioning / 看图说话 Computer vision / 计算机视觉 - Image classification / 图像分类 - Image segmentation / 图像分割 - Object detection / 目标检测
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【计算机课程设计】基于机器学习的垃圾短信过滤系统的设计与实现, 数据处理和数据分析,SVM模型训练,模型评估,实现了对短信是否是垃圾短信的识别此课题在词向量的基础上对短信文本表示方法进行研究,、使用前请务必查看说明文档
2023-01-01 18:53:10 52.53MB Python
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香港理工大学 “智能信号与信息处理的理论基础与工程方法” 课程。老师讲课非常细致,理论对研究很有帮助,建议修读! 第一次课主要讲解了矩阵和线性系统 第二次课主要讲解了子空间和基 第三次课主要讲解了矩阵的指数型、对角化和微分方程 第四次课主要讲解了Jordan 标准型和其他型在控制系统中的应用 第五次课主要讲解了度量理论基础和概率的由来 第六次课主要讲解了随机变量和高斯分布 第七次课主要讲解了估计方法,尤其是无偏最小方差估计 第八次课主要讲解了约束优化和支持向量机算法 第九次课主要讲解了 KMeans 和高斯混合模型等聚类算法 第十次课主要讲解了神经网络算法 第十一次课主要讲解了主成分分析、线形判别分析等算法 Reference: EIE6207 Theoretical Fundamental and Engineering Approaches for Intelligent Signal and Information Processing
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