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本项目以应用为主出发，结合了从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型，采用目前成熟的 第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术，目的是记录学习的过程同时也进行分享以供更多人可以直接进行使用。
☆69Updated 3 months ago
Alternatives and similar repositories for MachineLearning
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- 金融反欺诈预测系统，技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统，系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂，适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆54Updated 3 years ago
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- 黑马头条推荐系统☆100Updated 5 years ago
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- 利用用户画像数据、物品元数据、用户行为数据为特征构建推荐系统，使用CB和CF算法做推荐召回，使用 Redis数 据库做缓存处理，结合机器学习LR算法推荐排序，达到粗排、精排效果，实现推荐引擎搭建。☆45Updated 4 years ago
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- 全国大数据竞赛三等奖解决方案，省赛二等奖解决方案。一键安装大数据环境脚本，自动部署集群环境，包括zookeeper、hadoop、mysql、hive、spark以及一些基础环境。已通过实际服务器测试，效果极佳，仅需要输入密码等少量人为干预。解放安装部署配置所需人力。并添加…☆40Updated 11 months ago
- 后端+前端+算法模型，机器学习项目 demo。Flask + vue + ML, full stack machine learning project construction.☆111Updated 2 years ago
- 机器学习&深度学习资料笔记&基本算法实现&资源整理（ML / CV / NLP / DM...）☆229Updated last year
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- 人工智能Python全栈工程师 人工智能时代已经来临，再不学习就会被淘汰！ python考试，已经被列为国家计算机二级考试 python课程，已经被浙江的中学列为必修课内容之一 python课程，已经被山东的小学列为选修课课程之一 零基础？ 怕啥，君社教育来帮你！ Pyt…☆105Updated 4 years ago
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- spark tutorial for big data mining。包括app流量运营分析、als推荐、smote样本采样、RFM客户价值分群、AHP层次分析客户价值得分、手机定位数据商圈挖掘、马尔可夫智能邮件预测、时序预测、关联规则、推荐电影好友等。☆40Updated 2 years ago
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- Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形…☆147Updated 3 years ago
- 回归问题是数据挖掘和机器学习中常常出现的问题----本专题以 中国移动用户信用分预测 为例，对比分析几类 常见的回归算法，包括：线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归、前馈神经网络、迭代提升树等。☆18Updated 6 years ago
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- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆215Updated 6 years ago
- 实现了一整套电商数仓的搭建，包括数据采集平台的搭建，将用户的行为数据分为四层分别分层搭建，并实现业务数据库的分层搭建，针对数据仓库中的数据进行，留存、转化率、复购率、GMV、活跃等报表分析，使用当下主流程数的框架，这个项目采用Apache版本的框架实现，后续会上传CDH版本…☆55Updated 3 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆143Updated 7 years ago
- 基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…☆97Updated 3 years ago
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- 本人本科比赛期间开发的机器视觉相关的系统，包括完整的模型训练代码(机器学习代码参考众多大佬的开源项目实现)，同时还含有完整的Web端(Vue)、小程序(Uniapp)、以及后端(FastApi)完整代码☆29Updated 3 years ago
- 机器学习算法模型的知识图谱（思维导图）构建☆64Updated 6 years ago
- 李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括：1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库☆124Updated 4 years ago
- ☆148Updated 3 years ago