ML DL implementation:仅使用NumPy和Matplotlib在python中从头开始实现ML和DL算法 源码
ML-DL实现 使用numpy和matplotlib的python中的机器学习和深度学习库。 为什么要使用这个存储库? 该存储库为AI和ML领域的初学者和新来者提供了一个机会,使他们可以通过简单地仅使用numpy作为线性后端来分析纯python中的ML和DL算法的实现,从而了解流行的学习算法的内部工作原理。为了效率而进行的代数计算。 该存储库的目标不是创建最有效的实现,而是创建最透明的实现,以便对本领域知识很少的任何人都可以做出贡献和学习。 安装 您可以通过运行以下命令来安装该库, python3 setup . py install 出于开发目的,您可以使用如下所示的develop选项。 python3 setup . py develop 测验 要在本地测试您的补丁,请执行以下步骤, 安装 。如果您已经有了包装,请跳过此步骤。 运行python3 -m pytest --docte
文件列表
ML-DL-implementation-master.zip
(预估有个81文件)
ML-DL-implementation-master
setup.py
961B
PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
528B
.gitignore
2KB
requirements.txt
62B
.travis.yml
337B
CODE_OF_CONDUCT.md
3KB
LICENSE
1KB
MLlib
loss_func.py
7KB
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