TSNE-UMAP-嵌入可视化 一种简单易用的可视化嵌入方式！ 这个项目的博客文章在。 这个项目是什么？ 该项目是从派生。 它显示了如何在图像上使用预训练的InceptionV3模型并将其绘制在交互式3d地图中。 更新2020 Google已更新了嵌入项目，以支持新功能，其中包括对UMAP的支持。 为什么在独立投影仪上使用此功能？ 该项目使您可以可视化带有轻视堆栈的向量的任何阵列。 它旨在与任何库分离。 而且，它使用静态文件系统，因此您可以在不需要服务器的情况下发布结果。 例如 。 项目结构 |-- data <-- where to put raw data |-- Feature-extractor.ipynb <-- Demo of Embedding generation in a step by step fashion |-- index.html <-- The GU

matlab多元参数非线性回归模型代码Coursera机器学习与实践 记录了的研究，但添加了一些加强学习的实践。 目录 第1周 介绍 Machine Learning definition ：如果某计算机程序在T上的性能（由P衡量）随着经验E的提高而提高，则该计算机程序可以从经验E中学习一些任务T和一些性能指标P。 Supervised learning ：“给出正确答案”，例如回归，分类... Unsupervised learning ：“未给出正确答案”，例如聚类，梯度下降... 一变量线性回归 Model representation Cost function Gradient Descent 线性代数复习 简单线性回归的Python实践 预测房屋价格 我们有以下数据集： 条目号 平方英尺 价格 1个 150 6450 2个 200 7450 3 250 8450 4 300 9450 5 350 11450 6 400 15450 7 600 18450 通过线性回归，我们知道我们必须在数据内找到线性，才能获得θ0和θ1。我们的假设方程式如下所示： 在哪里： hθ（x）是特

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使用机器学习进行乳腺癌预测 问题识别： 乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤，占美国女性确诊的癌症的三分之一，并且是女性癌症死亡的第二大主要原因。 乳腺癌是由于乳房组织中细胞异常生长（通常称为肿瘤）而导致的。 肿瘤并不意味着癌症-肿瘤可以是良性（非癌性），恶性前（癌性前）或恶性（癌性）。 诸如MRI，乳房X线照片，超声和活检的检查通常用于诊断所进行的乳腺癌。 目标： 目的是对乳腺癌患者被诊断为良性还是恶性进行分类。 为此，我们使用了机器学习分类方法来拟合可以预测新患者分类的功能。 入门 该项目分为以下步骤： 导入库和数据 数据预处理 数据可视化 建筑模型 导入库和数据集： 1.1）图书馆：二手熊猫，NumPy，Matplotlib，Seaborn和Sklearn图书馆 1.2）数据集：乳腺癌数据集是由加利福尼亚大学欧文分校维护的机器学习存储库。 该数据集包含569个恶性和良性肿瘤细胞

皮诺玛利 PyNomaly是LoOP（局部异常值）的Python 3实现。 LoOP是Kriegel，Kröger，Schubert和Zimek提出的基于局部密度的离群值检测方法，可提供[0,1]范围内的离群值，这些分数可直接解释为样本是离群值的概率。 每个样本的离群值称为本地离群值概率。 它测量给定样本相对于其邻居的密度的局部偏差作为局部离群值因子（LOF），但提供范围为[0,1]的归一化离群值。 这些离群值可直接解释为对象成为离群的概率。 由于本地异常值提供的评分范围为[0,1]，因此从业人员可以根据应用程序自由解释结果。 像LOF一样，它是局部的，异常分数取决于样本相对于周围邻域的隔离程度。 局部性由k个最近的邻居给出，其距离用于估计局部密度。 通过将样本的局部密度与其邻域的局部密度进行比较，可以识别出与邻域相比密度较低的区域中的样本，从而根据其局部离群概率来识别离群的样本。

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深度学习四大名著：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow（《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》）的代码

深度学习经典书籍 Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville 译者： 赵申剑 , 黎彧君 , 符天凡 , 李凯 责编： 王峰松