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fann-2.1.0beta
- Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库，它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络，并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子和关于如何使用本库的建议的参考手册，本库也有
FANN-2.2.0-Source
- FANN 2.20 Source code.Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库，它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络，并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子
DeepLearningTutorials-master
- 深入学习是机器学习研究的一个新领域,已介绍了移动机器学习的目标更接近原来的目标之一:人工智能。深度学习学习多个水平的代表性和抽象,帮助理解数据(如图像、声音和文字。本文提供的教程将向您介绍一些最重要的深度学习算法,还将向您展示如何使用Theano运行它们。Theano是一个python库,使写作深度学习模型简单,并提供培训在GPU的选项。-run them using Theano. Theano is a python library that makes writing deep learn
main
- 一个用python编写的带交叉验证的SVM分类程序，前提是必须正确安装里面所用到的Python库-Written in python with a cross-validation of SVM classification procedures, must be properly installed inside the premise is used by the Python library
deeplearning
- 一个深度学习的python例程，该程序可以通过学习大量手写数字的数据提取出各手写数字的特征并对其进行识别。本文件中包含运行的主程序和结果，以及运行程序所需要的python库。- A depth learning python routines, the program can learn a lot of handwritten digital data extracted handwritten digits of each feature and gain recognition. Th
Machine-Learning-in-Python
- 《Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路》源码，提供了一些流行的机器学习框架与程序库的应用实例，包括tensorflow框架，注重实战。-Python machine learning and practice: zero to the road leading to the Kaggle contest source code, provides some popular machine learning framework and application examp
hyperopt-hyperopt-0.1-2-gba2fe77
- HyperOpt：分布式异步超参数优化 HyperOpt是串行和并行优化Python库用于搜索空间，它可以包括实值的，离散的，有条件的维度.(hyperopt: Distributed Asynchronous Hyper-parameter Optimization Hyperopt is a Python library for serial and parallel optimization over awkward search spaces, which may incl
hyperopt参数调优
- HyperOpt：分布式异步超参数优化 HyperOpt是串行和并行优化Python库用于搜索空间，它可以包括实值的，离散的，有条件的维度.(hyperopt: Distributed Asynchronous Hyper-parameter Optimization Hyperopt is a Python library for serial and parallel optimization over awkward search spaces, which may incl
用Python做科学计算
- 利用python语言以及Numpy，Scipy,Pandas,scikit-learn等库进行科学计算。(Using Python language and Numpy, Scipy, Pandas, scikit-learn and other libraries for scientific computing.)
Desktop
- python编写有道翻译,输入任意单词都可以准确的翻译，爬虫程序，库easygui(Python can be translated, and any word can be translated correctly, crawler program, library easygui)
deep-learning-with-python-notebooks-master
- Deep Learning With Python 原书配套代码。 包括所有常见的深度学习模型 注释丰富，代码规范 使用流行的keras库实现，jupyter notebook格式(Deep Learning With Python Original book matching code. Including all the common deep learning models Rich annotation, code specification Using the popula
xgBoost_Intro
- python xgboost分类程序的例子，需安装xgboost库。(An example of the python xgboost taxonomy requires the installation of the xgboost library.)
常用库整理
- python编程资料,关于python学习的资料以及小程序编写的例子，常用库整理(Programming data of python)
kMeans
- kMeans 的 Python代码实现, 还有python自带库的kMeans 的实现(The realization of kMeans's Python code, as well as the realization of kMeans with Python's own library.)
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
Intelligent-monitoring-platform
- 智能监控平台的网站服务基于Flask开源框架，图像识别与信息提取功能则基于cv2和tensorflow等一系列相关的第三方库。以网页的形式进行人脸识别、目标检测、目标跟踪等，并且可以存储相关的操作记录、用户登录、管理员登录(Intelligent monitoring platform's website service is based on Flask open source framework, while image recognition and information extract
Deep Learning with Python
- 深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。 在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。 本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
PythonProject
- 对pcap包中未知网络协议识别与分类，使用的ML库为sklearn(Identification and classification of unknown network protocols in pcap)
Fourier-Transform
- 傅立叶变换（FT）将时间函数（信号）分解为构成它的频率，其方式类似于如何将音乐和弦表示为其组成音符的频率（或音调）。在这个排序库中，我将实现一个通用的傅立叶变换算法，对于>0个的常数a，b，...它能够分解函数f（x）=sin（2apix）+sin（2bpix）...。 作者 Fotios Kapotos-初始工作 这个项目是根据麻省理工学院的许可证授权的-参见LICENSE.md许可证文件以获取详细信息(The Fourier transform (FT) decomposes a f