【文件属性】：
文件名称：朱皮特
文件大小：10.47MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-05 09:58:17
data-science machine-learning deep-learning neural-network algorithms
朱皮特
克隆git存储库
$ git clone " https://github.com/TheAlgorithms/Jupyter.git "
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贡献新算法
让你拉的请求要具体，重点突出。 而不是一次全部贡献“几种算法”，一次又一次地全部贡献它们（即，一个请求“逻辑回归”，另一个请求“ K均值”，依此类推）。
每个新算法都必须具有：
带有注释和可读名称的源代码
README.md和代码一起解释了数学
Jupyter演示笔记本，以及如何应用此新算法的示例
如果要添加新的数据集，则需要将它们保存在/data文件夹中。
【文件预览】：
Jupyter-master
----.gitignore(15B)
----README.md(2KB)
----other()
--------lucas_kanade.ipynb(11MB)
--------clothing_detection.ipynb(65KB)
--------Video games analysis.ipynb(1.02MB)
--------Simplex_standard.ipynb(18KB)
--------food_wastage_analysis_from_1961-2013_fao.ipynb(916KB)
----Automaton()
--------ScrapNewsfromIndiaToday.ipynb(2KB)
--------Pushdown_Automata_Implementation.ipynb(4KB)
--------Netflix_Scrapper.ipynb(4KB)
----Contributing.md(4KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(3KB)
----requirements.txt(97B)
----LICENSE.md(1KB)
----machine_learning()
--------Naive_Bayes()
--------random_forest_regression()
--------random_forest_classification()
--------Scikit-learn()
--------dbscan()
--------Matplotlib()
--------Decision tree()
--------Cosine-Similarity()
--------Basics of tensorflow()
--------Naive Bayes Classification()
--------Prophet()
--------Fundamentals of python()
--------Movie_recommendation_system()
--------Pandas()
--------Linear_Regression()
--------Numpy()
--------Natural language processing()
--------Reuters_one_vs_rest_classifier()
--------Associative Mining()
----neural_network()
--------Neural_network_Mnist_Dataset.ipynb(26KB)
--------autoencoder.ipynb(62KB)
--------style_transfer_pytorch.ipynb(2.7MB)
--------variational_autoencoder.ipynb(817KB)
--------CNN-using keras.ipynb(13KB)
--------Sequence Labelling with a BiLSTM in PyTorch.ipynb(59KB)
--------Logistic_Regression.ipynb(40KB)
--------fully_connected_neural_network.ipynb(18KB)
--------qlearning.ipynb(12KB)
--------02-imdb-binary-classification.ipynb(7KB)
--------GANs-PyTorch-Vanilla-LS-DC()
--------A-simple-GAN.ipynb(78KB)
----numerical_methods()
--------newton_forward_divided_difference_formula.ipynb(3KB)
--------euler_method_for_the_Cauchy_problem.ipynb(3KB)
----assets()
--------images()