文件名称：机器学习：Tensorflow和scikit学习示例
文件大小：254KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 19:24:50
tensorflow numpy scikit-learn pandas scikit-learnPython
机器学习 基本的Tensorflow和Scikit学习用法示例 机器学习算法 可以在找到机器学习算法的实现。 实现的算法： 线性回归 K最近邻居 朴素贝叶斯 基础机器学习 基本的机器学习示例可以在找到。 示例包括： 数据可视化 预测蘑菇类型 预测股价 预测WorldCup结果 推荐系统
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Machine-Learning-master
----K Nearest Neighbors()
--------assignment1_knn.py(1KB)
--------kneareast.py(3KB)
----README.md(570B)
----Assignment()
--------Final.pdf(316KB)
--------main.py(13KB)
--------__pycache__()
--------Datasets()
--------main2.py(13KB)
--------Note Anggota.txt(2KB)
----Tensorflow()
--------tf1.py(1KB)
----Datasets()
--------gender_weight_risk_example.csv(92B)
--------heartdisease-test.csv(1KB)
--------iris-test.csv(441B)
--------advertising_revenue_example.csv(67B)
--------heartdisease-train.csv(10KB)
--------iris-train.csv(4KB)
----Naive Bayes()
--------assignment1_naive_bayes.py(2KB)
--------test_naive_bayes.py(2KB)
----Linear Regression()
--------linreg.py(27KB)
--------assignment1_linreg.py(2KB)
--------test_plot_linreg.py(815B)
--------linear_sklearn.py(2KB)
--------linear_reg.py(1KB)