文件名称：Statistics-for-Machine-Learning:Packt出版的《机器学习统计》
文件大小：1.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 05:38:45
Python
机器学习统计 这是发布的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 机器学习中的复杂统计使许多开发人员感到担忧。 了解统计信息可以帮助您构建针对给定问题陈述进行了优化的强大的机器学习模型。 本书将教您执行机器学习所需的所有复杂统计计算所需的一切。 您将获得有关监督学习，无监督学习，强化学习等方面的统计信息。 您将看到现实中的示例，这些示例讨论了机器学习的统计方面并熟悉了它。 您将遇到用于执行任务的程序，例如模型，参数拟合，回归，分类，密度收集，使用向量，矩阵等。 到本书结尾，您将掌握机器学习所需的统计信息，并且能够将您的新技能应用于任何类型的行业问题。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： >>> import numpy as np >>> from sc
【文件预览】：
Statistics-for-Machine-Learning-master
----Chapter09()
--------Chapter 09_RL.py(23KB)
----LICENSE(1KB)
----Chapter06()
--------Chapter 06_SVM_n_NN.py(10KB)
--------Chapter 06_SVM_n_NN.R(7KB)
--------letterdata.csv(715KB)
--------digitsdata.csv(485KB)
----Chapter08()
--------iris.csv(5KB)
--------digitsdata.csv(485KB)
--------Chapter 08_Kmeans_PCA.py(17KB)
--------Chapter 08_Kmeans_PCA.R(5KB)
----README.md(3KB)
----Chapter03()
--------Chapter 03_Logistic Regression vs Random Forest.py(14KB)
--------Chapter 03_Logistic Regression vs Random Forest.R(7KB)
----Chapter05()
--------Chapter 05_KNN n Naive Bayes.R(11KB)
--------Chapter 05_KNN n Naive Bayes.py(11KB)
----Chapter02()
--------Chapter 02_Parallelism of Statistics and Machine Learning.py(6KB)
--------Chapter 02_Parallelism of Statistics and Machine Learning.R(4KB)
----Chapter01()
--------Chapter 01_Journey from Statistics to Machine Learning.R(6KB)
--------Data.zip(140KB)
--------Chapter 01_Journey from Statistics to Machine Learning.py(7KB)
----Chapter04()
--------Chapter 04_Tree based ML Models.py(20KB)
--------Chapter 04_Tree based ML Models.R(25KB)
--------WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv(223KB)
----Chapter07()
--------Chapter 07_Recomm_Engine.py(7KB)
--------Chapter 07_Recomm_Engine.R(4KB)
--------ratings.csv(2.33MB)
--------movies.csv(448KB)