File "/Users/davidslater/.virtualenvs/davidslater/lib/python2.7/site-packages/sklearn/model_selection/_validation.py", line 140, in cross_val_score for train, test in cv.split(X, y, groups)) File "/Users/davidslater/.virtualenvs/davidslater/lib/python2.7/site-packages/sklearn/externals/job...
pythonmachine-learningcudaknn-searchkmeansyinyangafk-mc2hacktoberfest UpdatedOct 11, 2022 Jupyter Notebook Star466 Code for IDS-ML: intrusion detection system development using machine learning algorithms (Decision tree, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, Bayesian optimization..)...
塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka),极具影响力的人工智能专家,GitHub 项目 LLMs-from-scratch 的 star 数达 40.6k。 现在大模型独角兽公司 Lightning AI 任资深研究工程师。博士毕业于密歇根州立大学,2018~2023 年威斯康星大学麦迪逊分校助理教授(终身教职),从事深度学习科研和教学。 除本书外,他还写作了畅销...
Python implementations of the k-modes and k-prototypes clustering algorithms. Relies on numpy for a lot of the heavy lifting. k-modes is used for clustering categorical variables. It defines clusters based on the number of matching categories between data points. (This is in contrast to the mo...
GitHub链接:https://github.com/karpathy/neuraltalk2 NeuralTalk 的核心是 Python 和 NumPy 中使用多模式递归神经网络的图像字幕项目。由于技术的改进和更好的硬件支持,开发人员发布了 NeuralTalk2,它比原来的 NeuralTalk 更好、更快。 NeuralTalk2使用批处理实现,并且仍然使用 RNNs ,基于Torch,可以在GPU上运行,...
以题目提到的Python项目为例,它就汇集了很多适合初学者的Github开源项目。 下面举几个例子看一下。 1.BorgBackup Star:8.8k 难度:容易 BorgBackup是一个重复数据删除备份程序,它支持压缩和经过身份验证的加密。 Borg 的主要目标是提供一种高效且安全的数据备份方式。 通过这款工具,可以用于日常数据备份,如果担心备份数...
https://github.com/TheAlgorithms/Python 内容说明 包含了常见的算法的Python实现,如二叉树、排序、查找等等。这些是算法工程师必须掌握的技能。 文件目录 动画演示 冒泡排序 桶排序 快速排序 典型代码 (这个是冒泡排序的代码): 代码语言:javascript 复制
GitHub链接:https://github.com/karpathy/neuraltalk2 NeuralTalk 的核心是 Python 和 NumPy 中使用多模式递归神经网络的图像字幕项目。由于技术的改进和更好的硬件支持,开发人员发布了 NeuralTalk2,它比原来的 NeuralTalk 更好、更快。 NeuralTalk2使用批处理实现,并且仍然使用 RNNs ,基于Torch,可以在 GPU 上运...
塞巴斯蒂安·拉施卡(SebastianRaschka),极具影响力的人工智能专家,GitHub项目LLMs-from-scratch的star数达40.6k。现在大模型独角兽公司LightningAI任资深研究工程师。博士毕业于密歇根州立大学,2018~2023年威斯康星大学麦迪逊分校助理教授(终身教职),从事深度学习科研和教学。除本书外,他还写作了畅销书《大模型技术30讲》...
k-fold cross-validation can be run by specifying--num_folds <k>. The default is--num_folds 1. Each trained model will have different data splits. The reported test score will be the average of the metrics from each fold. To train an ensemble, specify the number of models in the ense...