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機器學習：使用Python
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應用範例 Application

浏览 685 扫码 分享 2018-05-07 07:21:34
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    • 波士頓房地產雲端評估(一)
    • 波士頓房地產雲端評估(二)
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    • 機器學習：使用Python
      • 簡介Scikit-learn 機器學習
    • 分類法 Classification
      • Ex 1: Recognizing hand-written digits
      • EX 2: Normal and Shrinkage Linear Discriminant Analysis for classification
      • EX 3: Plot classification probability
      • EX 4: Classifier Comparison
      • EX 5: Linear and Quadratic Discriminant Analysis with confidence ellipsoid
    • 特徵選擇 Feature Selection
      • Ex 1: Pipeline Anova SVM
      • Ex 2: Recursive Feature Elimination
      • Ex 3: Recursive Feature Elimination with Cross-Validation
      • Ex 4: Feature Selection using SelectFromModel
      • Ex 5: Test with permutations the significance of a classification score
      • Ex 6: Univariate Feature Selection
      • Ex 7: Comparison of F-test and mutual information
    • 互分解 Cross Decomposition
    • 通用範例 General Examples
      • Ex 1: Plotting Cross-Validated Predictions
      • Ex 2: Concatenating multiple feature extraction methods
      • Ex 3: Isotonic Regression
      • Ex 4: Imputing missing values before building an estimator
      • Ex 7: Face completion with a multi-output estimators
    • 群聚法 Clustering
      • EX 12:Spectral clustering for image segmentation
    • 機器學習資料集 Datasets
      • Ex 1: The digits 手寫數字辨識
      • Ex 3: The iris 鳶尾花資料集
    • 應用範例 Application
      • 波士頓房地產雲端評估(一)
      • 波士頓房地產雲端評估(二)
    • 類神經網路 Neural_Networks
      • Ex 1: Visualization of MLP weights on MNIST
      • Ex 2: Restricted Boltzmann Machine features for digit classification
      • Ex 3: Compare Stochastic learning strategies for MLPClassifier
      • Ex 4: Varying regularization in Multi-layer Perceptron
    • 決策樹 Decision_trees
      • Ex 1: Decision Tree Regression
      • Ex 2: Multi-output Decision Tree Regression
      • Ex 3: Plot the decision surface of a decision tree on the iris dataset
      • Ex 4: Understanding the decision tree structure
    • 機器學習：使用 NVIDIA JetsonTX2
      • 從零開始
      • 讓 TX2 動起來
      • 安裝OpenCV
      • 安裝TensorFlow
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