实用机器学习

cpp-TorchCraftTorch与StarCraft之间的一个桥接

TorchCraft - Torch与StarCraft之间的一个桥接

cpp-TorchCraftAI一个平台让你建立代理人学习玩星际争霸母巢之战

用于构建星际争霸代理的模块化框架，CherryPi，玩星际争霸完整游戏的机器人，具有迷你游戏，模型和训练循环的强化学习环境，TorchCraft支持与星际争霸和BWAPI的TCP通信，支持Linux，Windows和OSX

图机器学习峰会-Graph4NLP：A Library for Deep Learning on Graphs for NLP

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Machine Learning Projects with TensorFlow 2.0：Supercharge your Machine Learning

Each section should cover a specific project on a Machine Learning task and you will learn how to implement it into your system using TensorFlow 2. You will implement various Machine Learning ...

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and

Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, ...

TensorFlow For Machine Intelligence

TensorFlow For Machine Intelligence: A hands-on introduction to learning algorithms by Sam Abrahams English | 23 July 2016 | ASIN: B01IZ43JV4 | 322 Pages | AZW3/MOBI/EPUB/PDF (conv) | 26.87 MB This ...

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow [EPUB]

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron English | 2017 | ISBN: 1491962291 | 566 Pages | EPUB | 8.41...

LIBSVM: A Library for Support Vector Machines

学习SVM不能不读的一个论文～

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 2ed 2019.epub

Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, ...

Machine Learning with TensorFlow.pdf

TensorFlow, Google's library for large-scale machine learning, simplifies often-complex computations by representing them as graphs and efficiently mapping parts of the graphs to machines in a cluster...

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

•Scikit-Learn is very easy to use, yet it implements many Machine Learning algorithms efficiently, so it makes for a great entry point to learn Machine Learning. •TensorFlow is a more complex ...

Machine Learning with TensorFlow

TensorFlow, Google's library for large-scale machine learning, simplifies often-complex computations by representing them as graphs and efficiently mapping parts of the graphs to machines in a cluster...

SignalR Real-time Application Cookbook(PACKT,2014)

SignalR Real-time Application Cookbook is a practical, hands-on guide that provides a number of clear step-by-step recipes that will gradually enable you to add SignalR as an innovative, effective, ...

RealView Real-Time Library V4.01(keil for arm 实时库)

RealView Real-Time Library V4.01(keil for arm 实时库) RealView RL-ARM是为解决基于ARM MCU的嵌入式系统中的实时及通信问题而设计的紧密耦合库集合。它可以非常方便地应用于所有ARM7、ARM9和Cortex-M3系列的...

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow [Kindle Edition]

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron English | 13 Mar. 2017 | ASIN: B06XNKV5TS | 581 Pages | AZW...

TensorFlow for Machine Intelligence: A Hands-On Introduction

A hands-on introduction to learning algorithms TensorFlow, a popular library for machine learning, embraces the innovation and community-engagement of open source, but has the support, guidance, and ...

Packt Building Machine Learning Projects with TensorFlow

In recent years, machine learning has changed from a niche technology asset for scientific and theoretical experts to a ubiquitous theme in the day-to-day operations of the majority of the big ...

lzo-2.03--A real-time data compression library

LZO is a portable lossless data compression library written in ANSI C. It features simple, very fast decompression without using memory and fast economic compression.

Machine Learning for OpenCV

OpenCV lies at the intersection of these topics, providing a comprehensive open-source library for classic as well as state-of-the-art computer vision and machine learning algorithms. In combination ...

A C++ standalone library for machine learning.zip

A C++ standalone library for machine learning

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

亚博K210模型训练部署

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