脑肿瘤分类:对三种类型的脑肿瘤进行分类
2021-10-03 10:35:32 969KB machine-learning matlab python3 hdf5
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Machine Learning With Go 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
2021-10-02 15:31:35 4.99MB Machine Learning Go
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压缩包包含Machine Learning in Action数据的中英文版本及书籍配套源代码,让我们一起走进ML的世界。
2021-10-01 17:35:19 64.13MB Machine Lear 机器学习 中英文
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[机器学习.汤姆·米切尔].McGrawHill,.Tom.Mitchell.-.Machine.Learning
2021-10-01 06:14:54 2.05MB 机器学习 汤姆·米切尔
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使用机器学习和Python进行贷款预测:使用xgboost和表决汇总技术设计预测模型,并使用pandas,seaborn和matplotlib从数据中提取见解
2021-09-30 15:21:42 352KB machine-learning scikit-learn pandas seaborn
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量子计算 我将在此存储库中实现各种量子算法。 该存储库使用Cirq和Tensorflow Quantum。 如果有时间,我将在其中的每一个上制作视频,当我这样做时,链接将在此处: 实施算法 TensorFlow-Quantum(TFQ)和Cirq 用于不同TFQ实验的代码。 包括原始代码和教程(以及从pennylane到tfq的翻译教程)。 有关以下内容的视频讨论: : 目前包括: 单Qubit分类器 用QML解决XOR 复制“用量子变分电路进行强化学习” TFQ中的量子近似优化算法(QAOA) TFQ中的变分量子本征求解器(VQE):包括1个和2个量子位哈密顿量和的复制 用于TFQ中VQE的Rotosolve优化器:来自 VQE用于Cirq中的任意多个量子位 自定义ParameterShift和Adam优化与TFQ的比较 潘妮兰 Pennylane实验的代码(主要来自黑客
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Python Machine Learning(2nd) 英文azw3 第2版 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除
2021-09-29 17:40:36 19.97MB Python Machine Learning
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股份法 项目目标 测试多种不同的预测技术,以根据先前的价格和新闻中的情绪分析指标预测股票价格,从而形成具有多个股票的波尔图,以达到分散风险的目的。 我们通过应用监督学习方法来做到这一点。 设置 $ workon myvirtualenv [Optional] $ pip install -r requirements.txt $ python scripts/Algorithms/regression_models.py <input-dir> 从下载运行代码所需的数据集。 方法 预处理和清洁 特征提取 Twitter的情绪分析和得分 数据归一化 各种监督学习方法的分析 结论 研究论文 数据集 https://www.google.com/finance 参考 Scikit学习 茶野 递归神经网络-LSTM模型 ARIMA模型 https://githu
2021-09-28 23:03:03 17KB machine-learning stock-trading Python
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该存储库包含在《会计研究杂志》上发表的论文中使用的数据和代码。 如果您在研究中使用我们的数据和代码,请引用我们的论文,如下所示: 杨宝,柯斌,李斌,余嘉莉和张杰(2020)。 。 会计研究杂志,58(1):199-235。 数据说明表 1.描述哪些作者处理了数据并进行了分析。 Yang Bao和Julia Julia处理了数据。 杨宝,宾科,李斌和余嘉莉共同进行了分析。 2.关于如何获取或生成原始数据的详细说明,包括数据源,下载或获取数据的特定日期以及用于生成数据的工具(例如,用于调查或实验)。 我们建议一位以上的作者能够为原始数据的所述来源提供担保。 本文使用档案数据。 数据主要来自可商购的来源。 详情如下所示。 AAER数据:我们最初的会计欺诈样本来自美国加州大学伯克利分校财务报告和管理中心(CFRM)编制的SEC的会计和审计执行公告(AAER)。 本文当前版本中使用的AA
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注意:Python 2.x支持已被正式删除。 伯克利AUTOLAB的GQCNN软件包 包装概述 gqcnn Python软件包用于训练和分析抓握质量卷积神经网络(GQ-CNN)。 它是正在进行的项目的一部分,该项目由UC Berkeley的创建和维护。 安装及使用 请参阅以获取安装和使用说明。 引文 如果您在出版物中使用此代码的任何部分,请引用。
2021-09-28 22:13:39 30.77MB python machine-learning deep-learning robotics
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