英雄预测分析——数据英雄预测分析——数据英雄预测分析——数据
2023-01-04 15:28:25 88KB 机器学习 人工智能 python
SAD+MAD+SSD+MSD+NCC等图像对准算法的matlab实现代码,包含测试数据。 博客:https://blog.csdn.net/Albert201605?spm=1010.2135.3001.5343
2023-01-04 15:28:24 716KB NCC SAD MAD SSD
MATLAB实现DBO-BP多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 螳螂算法优化BP神经网络多输入回归预测,数据为多输入回归数据,输入2个特征,输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
百度迁徙数据做数据分析数据集
2023-01-04 15:28:23 6.37MB 数据分析 python pandas
MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测(完整源码和数据) 两个月数据,不同特征预测,预测80%间隔,不同特征选择误差,日前一天各个预测点的分位数,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
PaddleDetection源码,PaddleDetection-master PaddleDetection源码,PaddleDetection-master PaddleDetection源码,PaddleDetection-master
2023-01-04 15:28:21 57.65MB PaddleDetection 源码
BlurDet代码打包,方便上传 BlurDet代码打包,方便上传 BlurDet代码打包,方便上传
2023-01-04 15:28:20 648.06MB BlurDet 代码 打包
PaddleDetection-release-2.51,PaddleDetection源码包 PaddleDetection-release-2.51,PaddleDetection源码包PaddleDetection-release-2.51,PaddleDetection源码包
2023-01-04 15:28:20 223.25MB PaddleDetection- 源码包
VIG代码及其权重 VIG代码及其权重 VIG代码及其权重
2023-01-04 15:28:19 197.83MB 机器学习 VIG 代码 权重
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HMM前向、后向及维特比算法的Python实现 HMM前向、后向及维特比算法的Python实现 HMM前向、后向及维特比算法的Python实现 HMM前向、后向及维特比算法的Python实现 HMM前向、后向及维特比算法的Python实现
2023-01-04 15:28:17 7KB 机器学习 HMM
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包括了房屋的经度、房屋的纬度、房龄、房间个数、卧室个数、街区内人口、街区内家庭总数、收入、房屋价值,和sklearn中的california数据集相同,可直接通过pandas.read_csv读取即可,适合sklearn无法正常加载的情况下使用,其中加载代码如下 ```python from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing housing = fetch_california_housing() ```
2023-01-04 15:28:17 1.98MB 数据集 sklearn
统计图 条形图 柱状图 折线图 数量统计 matplotlib sklearn jupyter notebook 人工智能实验 数据集
2023-01-04 15:28:16 47KB 机器学习 随机森林 matplotlib
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# 购房贷款违约预测 ### 数据集说明 训练集 train.csv ```python # train_data can be read as a DataFrame # for example import pandas as pd df = pd.read_csv('train.csv') print(df.iloc[0]) # list of 51 features and one label ``` 测试集 test.csv ```python # test_data can be read as a DataFrame # for example import pandas as pd df = pd.read_csv('test.csv') print(df.iloc[0]) # list of 51 features ``` 测试集标签文件 test_label.txt,格式如下 ```txt 1 0 1 1 ... ... ``` 其中训练集12万条,测试集3万条。 包括准确率计算 sklearn jupyter
2023-01-04 15:28:15 15KB 机器学习 随机森林
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移动设备用户年龄和性别预测挑战数据
2023-01-04 11:28:10 194.34MB python