文件名称：ms-learn-ml-crash-course-python:ML速成班学习路径的代码示例
文件大小：35.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-28 09:36:22
JupyterNotebook
ML速成班Python编程练习 欢迎！ 在该库中，我们为ML速成班提供了Python编程练习。 这些笔记本包含使用的编程练习。 尽管您可以在不遵循本教程的情况下浏览示例，但强烈建议您按照Microsoft Learn上的课程进行操作。 入门 如果您尚未完成ML课程，则可以访问。 设置Azure笔记本 转到。 单击上载GitHub存储库。 单击“ GitHub存储库”框，然后粘贴到MicrosoftDocs/ms-learn-ml-crash-course-python 。 单击导入按钮。 故障排除 以下是完成此Azure笔记本中的练习时的一些常见问题及其解决方案。 链接到练习不起作用 MS Learn上的练习的链接假定您已经设置了库，并将库ID保留为“ ms-learn-ml-crash-course-pytho”-如果没有，则该链接将不起作用。 解决方案 单击转到您的图书馆
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ms-learn-ml-crash-course-python-master
----10. Convolutional Neural Networks - Python.ipynb(14KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------09. Neural Networks Advanced - Python-checkpoint.ipynb(17KB)
----06. Support Vector Machines - Python.ipynb(8KB)
----01. Introduction to Jupyter Notebooks and Data - Python.ipynb(10KB)
----04. Polynomial Regression - Python.ipynb(12KB)
----02. Linear Regression - Python.ipynb(5KB)
----03. Multiple Linear Regression - Python.ipynb(11KB)
----Models()
--------arthur-model-epoch-30.hdf5(37.34MB)
----09. Neural Networks Advanced - Python.ipynb(17KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----12. Clustering - Python.ipynb(15KB)
----Data()
--------trees.csv(7KB)
--------football data.txt(1KB)
--------Arthur tales.txt(3.61MB)
--------football_data.csv(1KB)
--------dog_data.csv(6KB)
--------The Time Machine.txt(176KB)
--------traffic_by_hour.csv(4KB)
--------chocolate data.txt(2KB)
--------chocolate data multiple linear regression.txt(2KB)
--------PrionData.csv(25KB)
----07. Advanced SVMs - Python.ipynb(15KB)
----SECURITY.md(3KB)
----08. Neural Networks Introduction - Python.ipynb(14KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(453B)
----.gitignore(5KB)
----05. Logistic Regression - Python.ipynb(11KB)
----11. Recurrent Neural Networks - Python.ipynb(14KB)