文件名称：from_scratch：从头开始实现的ML示例
文件大小：124KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-08 02:57:54
JupyterNotebook
从头开始 从头开始实施的ML /优化示例。 该代码库旨在在ML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
【文件预览】：
from_scratch-master
----.ipynb_checkpoints()
--------Linear_Regression-checkpoint.ipynb(6KB)
--------KMeans_Clustering-checkpoint.ipynb(21KB)
--------PCA-checkpoint.ipynb(38KB)
----PCA.py(3KB)
----PCA.ipynb(38KB)
----.gitattributes(66B)
----.vscode()
--------settings.json(80B)
----KMeans_Clustering.ipynb(21KB)
----KMeans_Clustering.py(4KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(737B)
----ConjugateGradient.py(3KB)
----Linear_Regression.ipynb(6KB)
----Logistic_Regression.ipynb(99KB)
----.gitignore(1B)
----_config.yml(25B)