zx950519 / CNN-in-KerasLinks
各种卷积神经网络的实现,在Mnist等数据集上验证
☆34Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for CNN-in-Keras
Users that are interested in CNN-in-Keras are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 分布式神经网络框架☆2Updated 6 years ago
- 基于SpringBoot的秒杀系统☆50Updated 11 months ago
- SLPA社区发现算法☆25Updated 8 years ago
- Sentiment Analysis with Word Embedding and Long Short Term Memory Approaches☆70Updated 6 years ago
- 阿里移动推荐算法☆126Updated 6 years ago
- 推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)☆103Updated 7 years ago
- 天池智慧海洋 2019 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231768/introduction?spm=5176.12281949.1003.1.493e5cfde2Jbke☆53Updated 5 years ago
- B站上炼数成金的公开课笔记☆363Updated 5 years ago
- YouTube推荐算法☆110Updated 3 years ago
- 利用MovieLens数据,Pearson相似度,分别基于User和Item构建一个简单的kNN推荐系统,并给出RMSE评测☆68Updated 6 years ago
- 2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二名-【多分类,embedding】☆340Updated 6 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征,分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT(梯度提升决策树)。☆94Updated 6 years ago
- 1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题(用户画像)】☆348Updated 6 years ago
- 社交网络影响力最大化算法(线性阈值算法以及改进算法)☆1Updated 7 years ago
- 一些经典的个性化推荐算法的实现,从理论推导到实战☆68Updated 5 years ago
- CCF2018 数据挖掘 机器学习 智能匹配 特征工程☆48Updated 5 years ago
- 推荐系统论文☆23Updated 5 years ago
- 自己学习推荐系统过程中用到的代码☆50Updated 5 years ago
- 2020腾讯广告算法大赛☆16Updated 5 years ago
- use mysql python create a GUI movie recommendation system☆89Updated 5 years ago
- 诈骗电话识别☆48Updated 5 years ago
- 天池全球城市计算AI挑战赛-地铁人流量预测 A榜22/2319☆134Updated 6 years ago
- solution of codinginterview☆12Updated 4 years ago
- 卷积神经网络(CNN)提取影评特征构建电影推荐系统,pytorch实现☆129Updated 7 years ago
- 本项目使用两种算法来实现一个电影推荐系统,一个是CNN,另一个是矩阵分解的协同过滤。☆136Updated 6 years ago
- 基于移动网络通讯行为的风险用户识别 (15th/624)☆31Updated 7 years ago
- 面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型 (XGBoost 0.8254)☆30Updated 6 years ago
- [推荐系统] Based on the scoring data set, the recommendation system is built with FM and LR as the core(基于评分数据集,构建以FM和LR为核心的推荐系统).☆302Updated 3 years ago
- 2019招行fintech精英训练营 基于收支记录判断借贷意愿 baseline(第1名)☆103Updated 6 years ago
- 天池大赛:O2O优惠券使用预测(排名:前1%,AUC:0.7948)(Top1:0.8116)☆56Updated 5 years ago