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关键字:ML
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-微服务
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100天
ML
挑战:目标是全面修改基本统计信息,机器学习算法,最新模型,并学习使用机器学习和深度学习开发端到端产品
100天
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挑战 我从
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代码挑战100天开始。 目的是全面修订基本统计信息,机器学习算法,最新模型,并学习使用机器学习和深度学习开发端到端产品。 第一天:开始阅读论文并做 第2天到第5天:阅读Alexnet论文,使用CIFAR 10数据集实现AlexNet架构
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-para-Negocios:关于Negocios机器学习的知识库
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-para-Negocios Negocios机器学习仓库。 ¿Carch arch es el车间? 您可以在 ...
收入水平
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分类器:一个受监督的机器学习项目,其中我开发了许多模型来使用普查数据对个人的收入水平进行分类
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-Hackathons和Micro-Projects:此存储库包含所有小型机器学习任务,这些任务可用于节省端到端项目期间的时...
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-Hackathons和Micro-Projects 该存储库包含Saurabh Verma参加的所有小型机器学习任务和机器学习黑客马拉松。 联络我 联系方式 专业电邮 领英
x__ML__Course__2012:我从戈德史密斯大学(Goldsmith University)为艺术家和音乐家准备的
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x__ML__Course__2012 金史密斯大学(Goldsmith University)为艺术家和音乐家制作的
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课程的回购
ml_localization:使用
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确定主题的位置
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政治调查 使用KMeans分类器,我为1500个皮尤 ...
图-
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-方法
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from_scratch:从头开始实现的
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示例
从头开始 从头开始实施的
ML
/优化示例。 该代码库旨在在
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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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