Yukiyousa / Tensorflow2.3.0-GAN
本项目为简单的GAN实践,在MNIST数据集上使用GAN生成手写数字图片
☆9Updated 3 years ago
Related projects: ⓘ
- Python实现神经网络算法识别手写数字集☆56Updated 4 years ago
- 机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现,包括混合高斯模型,KMeans,决策树,随机森林,K近邻,线性判别分析,逻辑斯蒂回归(梯度下降法,牛顿法),多层感知机(分类+回归),Naive Bayes(离散+高斯),多分类SVM,线性回归,隐马…☆121Updated 3 years ago
- 用Tensorflow实现深度学习模型和迁移学习模型☆11Updated 4 years ago
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆40Updated 5 years ago
- 本程序实现决策树的建立与可视化,以及决策树的预剪枝与后剪枝,数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集☆32Updated 5 years ago
- ☆24Updated this week
- Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法,包括逻辑回归(Logistic Regression)、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、CNN、RNN,极简代码适合新手小白入门,附英文实验报告(ACM模板)☆377Updated 3 years ago
- 基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法☆65Updated 5 years ago
- ORL人脸识别不同算法的实现,用到了scikit-learn,tensorflow等,任选5张训练,5张测试。因为每次训练随机挑选,所以每次输出识别率有偏差 算法 识别率 bp神经网络 0.8 pca+bp神经网络 0.85 小波变换+pca+bp神经网络 0.95 CNN…☆63Updated 2 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆33Updated 4 years ago
- 八种最常用的GAN生成式对抗网络代码框架☆62Updated 5 years ago
- 李沐《动手学深度学习》的Pytorch代码复现☆18Updated 3 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆42Updated 5 years ago
- ☆14Updated 5 years ago
- 数学建模 2020 华为杯 F 题☆18Updated 3 years ago
- 基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法☆38Updated 5 years ago
- ☆64Updated 3 years ago
- Pytorch_Learning_Notes☆98Updated 2 years ago
- 这是一个入门机器学习/深度学习的小项目,包含随机森林,多层感知器,卷积神经网络,实现了训练可视化,多分类混淆矩阵等计算☆44Updated 4 years ago
- 基于python编写的Keras深度学习框架开发,利用卷积神经网络CNN,快速识别图片并进行分类☆31Updated 6 years ago
- 基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码:NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)☆48Updated 6 years ago
- 整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验,主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码,欢迎各位码友讨论交流。☆109Updated 6 years ago
- 一个垃圾短信识别系统——国科大网络数据挖掘(徐君)课程设计☆28Updated 5 years ago
- 一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法,决策树(Iris鸢尾花数据集),KNN(mnist手写数字数据集),朴素贝叶斯分类西瓜数据集,trec06c数据集垃圾邮件分类(spam),逻辑斯蒂回归,随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比,mnist中8和9的二分类,泰坦尼克号…☆163Updated 5 years ago
- 吴恩达机器学习算法Python实现,附详细的代码注释。☆76Updated 3 years ago
- 记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念,包括有监督学习,无监督学习,分类,聚类,回归;神经元模型,多层感知器,BP算法;损失函数,激活函数,梯度下降法;全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络;训练集,测 试集,交叉验证,欠拟合,过拟合;数据规范化等☆147Updated 7 years ago
- 2021年华为杯第十八届中国研究生数学建模竞赛D题解决方案(国二)☆35Updated 2 years ago
- 2020年全国研究生数学建模竞赛F题代码☆10Updated 3 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆77Updated 6 years ago
- 《基于遗传算法的特征选择方法在短时强降水预报中的应用》论文代码☆1Updated 3 years ago