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wheels:重新发明,原因是..
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2021-05-06
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我在其中重新发明了一堆轮子,用于学习 当我需要学习一些新的编程语言来工作或从事其他工作时,我想做的一件事就是写出我很熟悉并经常使用的各种机器学习算法的快速而肮脏的实现,例如逻辑回归简单。从头开始的梯度下降。 该练习通常足以学习我需要最低限度地生产的各种语言:I / O,基本数据结构,导入,类型,数学语法等。规则是: 我可以使用随机抽样,基本数学和I / O库/模块,但不能使用统计数据,机器学习或线性代数; 我可以使用语言文档和stackoverflow,但不能使用或查看任何人的代码。 嗯,就是这样... 另外,当我学习一种新的算法或机器学习技术时,我喜欢用自己熟悉的语言编写快速而肮脏的实现,因此我可以确保自己的理解和直觉不知疲倦。 因此,在这里我将进行这些实现和探索,以使自己对公众的责任感降至最低,并确保我实际上完全误解了我要学习的东西。 这些不是要成为生产代码,也不是要以任何
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wheels-master.zip (11个子文件)
wheels-master
.gitignore 0B
README.md 5KB
neural_nets
nn.py 642B
nn_titanic.py 1KB
LICENSE 483B
data
titanic3.csv 114KB
gradient_descents
C
.gitignore 0B
logistic_regression.h 0B
logistic_regression.c 0B
python
.gitignore 0B
logistic_regression.py 3KB
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