主題 · linear-regression

linear-regression

標記 linear-regression 主題、收錄中的開源專案，依星數排序。

專案數

總星數

35,048

平均星數

3,505

佔比

0.00%

常跟 linear-regression 一起出現在同一個專案上的主題。

近期新秀

近 90 天內建立、標記 linear-regression 主題的專案。

近 90 天內還沒有新專案標記這個主題。

#1
Machine-Learning-Specialization-Coursera ↗@greyhatguy007Jupyter Notebook
包含斯坦福大學與 Deeplearning.ai（Coursera 2022）機器學習專項課程的解決方案與筆記，授課者 Andrew NG 教授
★ 7,855+22近 7 天星數變化
#2
Financial-Models-Numerical-Methods ↗@cantaro86Jupyter Notebook
關於量化金融的筆記本集合，內含互動式 Python 程式碼。
★ 7,432+13近 7 天星數變化
#3
tensorflow_cookbook ↗@nfmcclureJupyter Notebook
Tensorflow 机器学习 Cookbook 的代码
★ 6,238+0近 7 天星數變化
#4
Machine-Learning-with-Python ↗@susanli2016Jupyter Notebook
常見機器學習演算法的 Python 代碼
★ 4,591-2近 7 天星數變化
#5
machine_learning_basics ↗@zotroneneisJupyter Notebook
純 Python 實現的基本機器學習算法
★ 4,414-2近 7 天星數變化
#6
DAT8 ↗@justmarkhamJupyter Notebook
General Assembly 於華盛頓特區舉辦的 2015 年 Data Science 課程
★ 1,620+0近 7 天星數變化
#7
machine-learning-octave ↗@trekhlebMATLAB
🤖 熱門機器學習演算法的 MatLab/Octave 範例，包含程式碼範例與數學原理說明
★ 897+1近 7 天星數變化
#8
Stock-Market-Prediction-Web-App-using-Machine-Learning-And-Sentiment-Analysis ↗@kaushikjadhav01Python
基於機器學習與推特情感分析的股市預測網頁應用程式（程式碼內含 API 金鑰）。前端採用 Flask 與 WordPress。此應用程式可根據使用者輸入的 NASDAQ 或 NSE 股票代號，預測未來七天的股價。預測採用三種演算法：ARIMA、LSTM、線性迴歸。網頁應用程式結合了
★ 894+2近 7 天星數變化
#9
Compendium-of-free-ML-reading-resources ↗@Carl-McBride-Ellis
免費機器學習閱讀資源彙編。
★ 563+2近 7 天星數變化
#10
autofeat ↗@cod3liciousPython
具備自動化特徵工程與選擇能力的線性預測模型
★ 546+0近 7 天星數變化

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