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自制机器学习::robot_face:解释了流行的机器学习算法的Python示例,并提供了交互式Jupyter演示和数学解释
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2021-01-30
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自制机器学习 您可能对 :robot_face: 对于此存储库的Octave / MatLab版本,请检查项目。 该存储库包含使用Python实现的流行机器学习算法的示例,并在其中解释了数学原理。 每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示,使您可以使用训练数据,算法配置并立即在浏览器中查看结果,图表和预测。 在大多数情况下,解释是基于Andrew Ng的。 这个仓库的目的不是为了实现机器学习算法通过使用第三方库的俏皮话,而是练从头开始执行这些算法和获得更好的理解每个算法背后的数学。 这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。 监督学习 在监督学习中,我们有一组训练数据作为输入,而每个训练组都有一组标签或“正确答案”作为输出。 然后,我们正在训练模型(机器学习算法参数)以将输入正确映射到输出(以进行正确的预测)。 最终目的是找到即使对于新的输入示例也可以成功地继续正确的输入→输出映射(预测)的模型参数。 回归 在回归问题中,我们进行实际价值预测。 基本上,我们尝试沿着训练示例绘制直线/平面/ n维平面。 用法示例:股票价格预测,销售分析,任意数
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自制机器学习::robot_face:解释了流行的机器学习算法的Python示例,并提供了交互式Jupyter演示和数学解释 (185个子文件)
mnist-demo.csv 17.43MB
fashion-mnist-demo.csv 10.57MB
world-happiness-report-2017.csv 29KB
server-operational-params.csv 11KB
non-linear-regression-x-y.csv 4KB
iris.csv 4KB
microchips-tests.csv 2KB
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multilayer_perceptron_fashion_demo.ipynb 370KB
multivariate_logistic_regression_fashion_demo.ipynb 335KB
multilayer_perceptron_demo.ipynb 228KB
multivariate_logistic_regression_demo.ipynb 196KB
univariate_linear_regression_demo.ipynb 119KB
anomaly_detection_gaussian_demo.ipynb 111KB
logistic_regression_with_linear_boundary_demo.ipynb 83KB
logistic_regression_with_non_linear_boundary_demo.ipynb 75KB
non_linear_regression_demo.ipynb 72KB
k_means_demo.ipynb 71KB
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README.md 9KB
README.md 8KB
README.md 4KB
README.md 3KB
CODE_OF_CONDUCT.md 3KB
README.md 3KB
CONTRIBUTING.md 1KB
binder-button-place.png 325KB
machine-learning-map.png 153KB
multilayer_perceptron.py 14KB
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linear_regression.py 6KB
k_means.py 5KB
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__init__.py 85B
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迷荆
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