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from_scratch:从头开始实现的ML示例
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2021-02-16
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从头开始 从头开始实施的ML /优化示例。 该代码库旨在在ML和优化常用功能背后建立直觉。 现在,该代码库包含以下示例: KMeans聚类 主成分分析(PCA):刮擦法使用幂迭代来计算奇异值和特征向量 线性回归:对多个自变量进行线性回归。 通过求解法线方程,梯度下降和随机(小批量)梯度下降确定的参数估计值 使用最速下降法和共轭梯度法求解线性方程组Ax = b 逻辑回归
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from_scratch-master.zip (16个子文件)
from_scratch-master
.ipynb_checkpoints
Linear_Regression-checkpoint.ipynb 6KB
KMeans_Clustering-checkpoint.ipynb 21KB
PCA-checkpoint.ipynb 38KB
PCA.py 3KB
PCA.ipynb 38KB
.gitattributes 66B
.vscode
settings.json 80B
KMeans_Clustering.ipynb 21KB
KMeans_Clustering.py 4KB
LICENSE 1KB
README.md 737B
ConjugateGradient.py 3KB
Linear_Regression.ipynb 6KB
Logistic_Regression.ipynb 99KB
.gitignore 1B
_config.yml 25B
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佳同学
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