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mlxtend包,由SebastianRaschka开发的一个工具集,初衷也是写下一些在其他包中没有找到的特定算法,是一个机器学习扩展工具库,属于开源文件,仅作个人兴趣使用
打开网站链接http://archive.ics.uci.edu/ml/,点击链接 view all data sets,打开所有数据页面,点击Instances,按照研究实例由多到少排序,选择任务为
本代码主要利用Python工具实现AdaBoost分类,简单明了,易于理解
该文件下包含了16类的图像,每类图像600张左右,很适合机器学习的初学者学习使用
详细讲述了线性分类模型,以及线性分类的的具体的实施过程
采用svm进行机器学习分类。surf特征点提取的特征向量进行分类,基于opencv.
机器学习辅助图分类 资料产生 文件“ initial_phases.txt”包含用于生成网络初始相位值的MATLAB代码。 这些值均匀地分布在-pi和pi之间,并可根据需要更改为在-val和val之间
详细说明机器学习的原理,不同的分类方式,不同的使用场景等等,避免我们走弯路。
这篇文档总结了常见机器学习的基本算法,希望能对大家有用!
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。与MNIST数据集一样,IMDB数据集也内置于Keras库。通过以下代码加载数据集并限制每条评论最多
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