实用机器学习
作者:孙亮 、黄倩
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115446466
VIP会员免费
(仅需0.8元/天)
¥ 50.56
温馨提示: 价值40000元的1000本电子书,VIP会员随意看哦!
电子书推荐
-
machine learning ex4 评分:
网易云上的吴恩达机器学习系列课程中,缺少了ex4(神经网络反向传播算法)部分
上传时间:2018-12 大小:7.61MB
- 15.29MB
machine-learning-ex4(编程作业:Neural Networks Learning,程序运行结果正确)
2018-10-30machine-learning-ex4(编程作业:Neural Networks Learning,程序运行结果正确)
- 7.61MB
machine-learning-ex4.rar_machine learning
2022-07-15basic machine learning 4
- 7.24MB
cousera Machine Learning 机器学习 作业 答案 ex4
2016-03-09cousera Machine Learning 机器学习 作业 答案 ex4
- 7.61MB
吴恩达机器学习作业ex4
2019-06-04https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90287938 https://blog.csdn.net/meijie2018_1/article/details/90368652
- 7.61MB
Coursera Machine Learning 第五周week5 ex4Neural Networks Learning编程全套满分题目+注释
2017-12-10Coursera Machine Learning 第五周week5 ex4Neural Networks Learning编程全套满分题目+注释
- 2KB
(全)2020吴恩达机器学习MachineLearning第五周编程作业ex4
2020-05-04压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第五周的编程作业ex4所需完成的三个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成,并尽量使用向量化计算,全部满分通过。
- 7.61MB
斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4,神经网络模型,Neural Networks Learning题目,满分,2015最新作业答案
2015-10-18斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4,神经网络模型,Neural Networks Learning题目,满分,2015最新作业答案 MATLAB 满分
- 7.28MB
斯坦福机器学习公开课编程作业答案ex4
2015-08-19斯坦福机器学习公开课编程作业答案,仅供参考
- 29.14MB
机器学习-吴恩达作业练习
2018-04-22斯坦福大学吴恩达教授的课件上的同步练习题,每个章节都有对应的习题。
- 28.96MB
coursera吴恩达机器学习答案
2017-05-09coursera吴恩达Andrew Ng机器学习答案
- 16KB
machine-learning
2021-03-05machine-learning
- 36.12MB
吴恩达公开课机器学习课堂作业完整版代码
2018-11-17吴恩达公开课机器学习课堂作业完整版代码,使用octave练习代码,已经做过,可靠。
- 9.40MB
CS 229 Machine Learning Course Materials
2017-09-11Stanford CS 229 Machine Learning Course Materials 从官网上直接下载整理的 http://cs229.stanford.edu/materials.html 包含Homework, Lecture Notes, Supplemental Notes, Section Notes
- 6.61MB
吴恩达-Machine Learning Yearning-(1-52)完结中英文版本
2018-10-28吴恩达-Machine Learning Yearning(1-52章)完结中英文版本
- 13.0MB
coursera 上 Machine Learning 编程源码解答5-8
2015-05-28coursera 上 Machine Learning 编程源码解答从第5-8的测试解答,都采用矢量化编程,速度都很快,如有不对的地方欢迎大家指出
- 25.7MB
machine learning
2013-09-23machine learning 机器学习,非常好的书,受益匪浅
- 8.57MB
machine_learning
2021-03-06单元11-风险业务 背景 抵押贷款,学生贷款和汽车贷款以及债务合并只是人们在网上寻求的信贷和贷款的一些示例。 点对点贷款服务(例如,加拿大贷款公司和Mogo公司)允许投资者在不使用银行的情况下向人们贷款。 但是,由于投资者一直希望减轻风险,因此客户要求您使用机器学习技术帮助他们预测信用风险。 在本作业中,您将建立和评估几种机器学习模型,以使用通常从对等借贷服务中看到的数据来预测信用风险。 信用风险是一个固有的不平衡分类问题(优质贷款的数量远远大于风险贷款的数量),因此您将需要采用不同的技术来训练和评估具有不平衡类的模型。 您将使用以下两种技术使用不平衡学习和Scikit学习库来构建和评估模型: 档案文件 指示 重采样 使用库对LendingClub数据进行重新采样,并使用重新采样的数据构建和评估逻辑回归分类器。 开始: 将CSV读取到DataFrame中。 将数据分为训练和测试集。
- 2.3MB
machine-learning-
2021-03-25machine-learning-