文件名称：ML_Modeling_Intro
文件大小：64KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 02:15:22
Python
ML_Modeling_Intro 探索机器学习中的不同数学模型，例如线性，逻辑，SVM等。使用常见数据集，例如CMNIST。 遵循在线教程进行编码。 稍微修改了一些代码以适合我的系统。 设定（Windows） 为python项目创建目录（推荐） 检查python版本，添加到路径变量 安装pip并升级pip 使用pip安装tensorflow和任何其他缺少的软件包 创建虚拟环境（venv） 激活venv（如果权限有问题，请在Powershell中使用管理权限键入“ Set-ExecutionPolicy RemoteSigned” 在虚拟环境中运行python脚本 完成后停用虚拟环境 使用命令“ Set-ExecutionPolicy Restricted”以便在完成后限制特权 注意：有时，可能会显示一条消息，指出需要GPU，但可以忽略带有信息和警告标签的消息。 资料来源
【文件预览】：
ML_Modeling_Intro-main
----svm_best_params.PNG(20KB)
----.gitignore(63B)
----linear_regression.py(2KB)
----README.md(1KB)
----svm_digit_classification.py(1KB)
----logistic_regression_space_epoch5_batchsize16.PNG(24KB)
----requirements.txt(1KB)
----logisticRegressionKeras.hdf5(17KB)
----logistic_regression.py(3KB)
----logistic_regression_space.py(5KB)
----logistic_regression_space_epoch2_batchsize50.PNG(15KB)