py依赖包
2024-09-09 20:00:22 2.49MB
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这部书是一本以实践为主兼顾理论的机器学习好书,豆瓣高分,本电子书质量很好
2024-08-25 18:40:04 47.53MB TensorFlow Python
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python的机器学习库的轮子文件,可直接pip安装,由于从国外官网下载过慢,因此提供本资源,机器学习库是很有用的,他涵盖了大部分监督学习和无监督学习的算法,本文件对应Python版本为python39的64位版本
2024-08-22 20:54:20 6.24MB scikit-learn sklearn
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不用辛苦外网下载了,又慢又不稳定,支持python3.5及以上 前置资源需要下载:numpy、scipy、matplotlib
2024-07-09 16:15:36 3.92MB 数据挖掘 机器学习
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Create and display interactive graphics, build scenes and animated transitions, make cross-platform, responsive games and applications for multiple screen resolutions, and use Pixi.js's spectacular WebGL rendering effects. Learn how to create applications for desktop and touch-screen devices, and how to use the best open-source plugins to extend Pixi.js's capabilities in a myriad of exciting ways. If you've ever wondered what you need to know to start making games, or what technology you need to build high-performance mobile apps, this book will show you the way. Learn Pixi.js is your one-stop shop for everything you need to know to quickly start making spectacular cross-platform interactive games and animations.
2024-06-13 10:54:13 5MB Learn Pixi.js pixi graphic
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该书《Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow_3rd_Edition》相对于第一版,本书第三版所有代码都已从 TensorFlow 1.x 迁移到 TensorFlow 2.x,并且用更简单的 Keras 代码替换了大部分低级 TensorFlow 代码(图形,会话,特征列等)。该书是tensorflow官方网站的推荐图书之一(https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning/?hl=zh-tw)本资源不仅有pdf,而且有配套的代码和数据。
2024-05-30 16:55:26 84.98MB tensorflow 机器学习 深度学习
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scikit-learn的简单示例,主要针对机器学习中的分类问题进行演示,由简入繁,可以通过学习简单示例脚本再深入至scikit-learn源代码的学习
2024-05-09 10:52:00 11.86MB scikit-learn
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scikit_learn-1.1.1-cp311-cp311-win_amd64.whl,python的机器学习库的轮子文件,可直接pip安装,由于从国外官网下载过慢,因此提供本资源,机器学习库是很有用的,他涵盖了大部分监督学习和无监督学习的算法,本文件对应Python版本为python311的64位版本
2024-03-19 16:42:57 7.19MB python 机器学习
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使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书探讨了各种机器学习模型,包括k最近邻,逻辑回归,朴素贝叶斯,k均值,决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理,超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类,识别图像,检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量,文本和图像中提取功能; 评估模型性能; 并就如何改善模型的性能形成直觉。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头,后跟应用程序名称。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U
2024-02-17 17:49:07 2.77MB JupyterNotebook
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