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building machine learning system with python 实现代码前六章
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
1
Python for Probability,Statistics,and Machine Learning.pdf
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
1
Machine Learning_ A Bayesian and Optimization Perspective
《Machine Learning_ A Bayesian and Optimization Perspective》 作者:Sergios Thedoridis
2023-09-07 10:21:18
34.48MB
机器学习
1
tensorflow-internals:这是有关TensorFlow内核和实现机制的开源电子书
tensorflow-internals:这是有关TensorFlow内核和实现机制的开源电子书
2023-09-05 13:03:28
50.84MB
machine-learning
tensorflow
deeplearning
MachinelearningTeX
1
Natural Language Processing (Almost) from Scratch
Natural Language Processing (Almost) from Scratch
2023-08-30 16:17:10
415KB
Machine
Learning
1
Greek-Electric-Load-Forecasting-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)。 论文结果的介绍可在以下网站找到
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
1
CausalDiscoveryToolbox:用于在图形和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
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
1
clearml:ClearML-自动精简工具套件,可简化ML工作流程。 实验经理,ML-Ops和数据管理
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
1
financial-astrology-stats:我们使用统计和机器学习技术研究占星学行星周期与倍数金融市场价格效应之间的相关性。 加入Telegram的社区讨论
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
2023-06-15 11:33:07
372.72MB
machine-learning
statistics
research
trading-strategies
1
吴恩达-Machine Learning Yearning-(1-52)完结中英文版本
吴恩达-Machine Learning Yearning(1-52章)完结中英文版本
2023-06-13 11:39:32
6.62MB
深度学习
机器学习
吴恩达
教程
1
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