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Repo-2017:使用Keras和Theano进行机器学习,NLP,深度学习和强化学习中的Python代码
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数据科学中的Python代码 NLP,深度学习,强化学习和人工智能中的代码 欢迎来到我的GitHub存储库。 我是一名数据科学家,并且用R,Python和Wolfram Mathematica编写代码。 在这里,您将找到我开发的一些机器学习,深度学习,自然语言处理和人工智能模型。 在我的投资组合中可以看到模型的输出: : 模型中使用的Keras版本:keras == 1.1.0 音频自动编码器是一个模型,在该模型中,我压缩了音频文件,并使用自动编码器来重建音频文件,以用于音素分类。 协作过滤是一种推荐系统,其中该算法根据电影的类型和观看同一电影的人们之间的相似性来预测电影评论。 卷积NN Lasagne是Lasagne中的卷积神经网络模型,用于解决MNIST任务。 集成机器学习是一个.py文件,其中在具有3个类的分类任务中使用了7种机器学习算法,并且每种算法的所有可能超参数都已调整。 scikit学习的虹膜数据集。 GAN生成对抗性神经网络是生成对抗性神经网络的模型。 超参数调整RL是一种模型,其中可以通过强化学习来调整神经网络的超参数。 根据奖励,通过使用波士顿数据
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Repo-2017:使用Keras和Theano进行机器学习,NLP,深度学习和强化学习中的Python代码 (123个子文件)
1 - DATA for models 4KB
Anomaly Detection Time Series 777B
Attention in Deep Learning 5KB
Autoencoder Dimensionality 4KB
Autoencoder Freeze Layer 4KB
Collaborative Filtering 1KB
Competition Code May 20 6KB
Competition Code May 21 Gini 5KB
Competition Code May 22 SVR 5KB
Convolutional NN Lasagne 2KB
DadosTeseLogit.csv 13KB
Data Augumentation Folder 3KB
Deep Residual Learning 5KB
Denoising Autoencoder VAE 4KB
Denoising Autoencoders 4KB
Ensembled Machine Learning 4KB
Face Recognition Autoencoder 3KB
GAN Generative Adversarial 0 5KB
GAN Generative Adversarial 1 5KB
GAN Generative Adversarial 2 5KB
GAN Generative Adversarial 3 8KB
GAN Siamese Autoencoders 7KB
.gitignore 9B
GloVe Model 3KB
Gradient Boosting 2KB
Hyperparameter Tuning RL 7KB
VAE+DAE.jpg 159KB
Big Data Machine Learning.jpg 141KB
Machine Learning Evaluation.jpg 138KB
PROBABILITY.jpg 130KB
Autoencoders.NN.jpg 130KB
NN.24.Adjust.jpg 128KB
Statistics.MachineLearning.AI.jpg 119KB
GENSIM_Word2Vec.jpg 118KB
Backpropagation.ME.jpg 109KB
RESNET_Me.jpg 108KB
Variable.Selection.jpg 103KB
HiddenLayers.jpg 102KB
logisticNN.jpg 94KB
GradientDescent.jpg 85KB
Neural Networks Formulas.jpg 76KB
RESNET.jpg 58KB
K-Means Clustering 882B
Keras Freeze Layer + Weights 3KB
Keras Regularization L2 2KB
Lasagne Neural Net + Regression 4KB
Lasagne Neural Net + Weights 4KB
LeNet for MNIST Data 2KB
README.md 9KB
Readme.md 239B
Mixture Model for IRIS 1KB
Mixture of Gaussians 1KB
Multinomial Regression 763B
Neural Network Architecture 4KB
Neural Networks for Regression 9KB
Neural Networks IRIS Highway 2KB
NLP DOC2VEC 3KB
NLP TF-IDF 1KB
NLP WORD2VEC 1KB
NLP + Naive Bayes Classifier 6KB
NLP Anger Analysis 9KB
NLP Consumer Complaint 7KB
NLP Convolutional Text 4KB
NLP Dendrogram Topics 9KB
NLP Doc2Vec 5KB
NLP Document Classification 5KB
NLP Facebook Analysis 7KB
NLP Facebook Scrap 2KB
NLP Latent Dirichlet Allocation 7KB
NLP Semantic + Deep Learning 5KB
NLP Sentiment Analysis 760 16KB
NLP Sentiment Positive 3KB
NLP Twitter Analysis ID # 8KB
NLP Twitter Scrap 586B
NLP Twitter Streaming 9KB
NLP Twitter Streaming Mood 9KB
NLP Wikipedia Summarization 4KB
NLP Word Frequency 2KB
NLP Word2Vec Portugu坰 2KB
Object Tracking OpenCV 742B
Overfitting 964B
Parallel Neural Network Merge 2KB
EQUATIONS.FINAL.16.OK.pdf 22.47MB
EQUATIONS.FINAL.15.OK.pdf 22.09MB
Plot Layers Keras 4KB
OPENCV_PYTHON.png 1.03MB
t_SNE_Lk.png 136KB
SOCIAL_NETWORK_PYTHON.png 132KB
Natural.Language.Processing.Dirichlet.png 108KB
Doc2Vec.png 80KB
ARIMA.10Period.png 45KB
Ensembled.MachineLearning.png 32KB
Autoencoder for Audio.py 3KB
Web-scrap.py 1KB
REAL-TIME Streaming Analysis 8KB
REAL-TIME Twitter Analysis 8KB
RESNET 2 + Highway Layer 3KB
RESNET 2 Branches 3KB
ROC Curve Multiclass 2KB
Russian House Prediction 6KB
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唐荣轩
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