7 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesBinary Classifiers
Models designed to distinguish between two distinct classes using a binary output function.
Distinct from Binary Classification Metrics: Candidates focus on binary file analysis or evaluation metrics, not the implementation of binary classifiers.
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Awesome Binary Classifiers GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- nlp-love/ml-nlp
NLP-LOVE/ML-NLP
17,725GitHub पर देखेंThis project is a machine learning algorithm reference and implementation guide that provides theoretical foundations and code for supervised learning, deep learning, and natural language processing. It serves as a comprehensive toolkit for implementing predictive models and a technical reference for algorithm engineering. The project focuses on ensemble learning frameworks, including the construction of decision trees, random forests, and gradient boosting models. It also functions as a probabilistic graphical model library and an NLP algorithm reference, with specific implementations for se
Implements binary classification using a linear combination of features passed through a sigmoid function.
Jupyter Notebookdeep-learningmachine-learningnlp - apachecn/interview
apachecn/Interview
8,944GitHub पर देखेंThis project is a comprehensive knowledge base and study resource designed for mastering technical interviews. It provides structured guides, roadmaps, and curricula focused on data structures, algorithms, system design, and frontend engineering to help candidates prepare for software engineering screenings. The repository distinguishes itself by offering a holistic approach to professional advancement. Beyond technical drills, it includes a career development handbook covering resume optimization, salary benchmarking, and strategic negotiation coaching. It also provides detailed methodologie
Implements binary classifiers using algorithms such as Random Forest and SVM for outcome prediction.
Jupyter Notebookinterviewkaggleleetcode - hironsan/bosssensor
Hironsan/BossSensor
6,284GitHub पर देखेंHide screen when boss is approaching.
Trains a binary classifier to distinguish a specific person's face from all others using limited sample images.
Pythoncnncomputer-visiondeep-learning - accord-net/framework
accord-net/framework
4,540GitHub पर देखेंThis project is a scientific computing framework for the .NET ecosystem, providing a comprehensive suite of libraries for numerical analysis, statistics, and mathematical optimization. It serves as a foundational toolkit for developing applications in machine learning, digital signal processing, and computer vision. The framework provides specialized toolkits for training and deploying predictive models, including neural networks, support vector machines, and decision trees. It further distinguishes itself with deep integrations for real-time visual analysis, such as object tracking and facia
Provides tools for fitting linear or kernel-based machines specifically for two-class categorization tasks.
C# - hunkim/deeplearningzerotoall
hunkim/DeepLearningZeroToAll
4,494GitHub पर देखेंDeepLearningZeroToAll is a comprehensive educational resource and implementation collection focused on deep learning and machine learning. It provides a structured learning path using TensorFlow to move from foundational linear models to complex neural network architectures. The project is distinguished by its practical implementations of various network types, including multilayer perceptrons for logic problems, convolutional neural networks for spatial data and image recognition, and recurrent neural networks using LSTM cells for time-series forecasting and character sequence prediction. It
Builds binary classifiers to solve logic problems using weights and sigmoid activations.
Jupyter Notebookkeraslabmxnet - johnsnowlabs/spark-nlp
JohnSnowLabs/spark-nlp
4,135GitHub पर देखेंSpark NLP, Apache Spark वितरित कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क पर निर्मित स्केलेबल टेक्स्ट विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए एक टूलकिट है। यह बड़े पैमाने पर भाषाई डेटा को प्रोसेस करने के लिए एनोटेटर को अनुक्रमित करने के लिए एक मल्टीमॉडल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और एक वितरित पाइपलाइन सिस्टम प्रदान करता है। लाइब्रेरी में प्रासंगिक वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करने के लिए एक ट्रांसफॉर्मर टेक्स्ट प्रोसेसर और बड़े भाषा मॉडल के प्रबंधन के लिए एक समर्पित अनुमान इंजन शामिल है। यह प्रोजेक्ट एक एकीकृत विज़न-भाषा आर्किटेक्चर के भीतर टेक्स्ट, ऑडियो और छवियों सहित विषम डेटा प्रकारों को प्रोसेस करने की अपनी क्षमता के माध्यम से खुद को अलग करता है। यह उन्नत जेनरेटिव AI क्षमताओं का समर्थन करता है जैसे कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, प्रतिबंधित JSON आउटपुट के साथ संरचित एंटिटी निष्कर्षण, और नेटवर्क विलंबता को समाप्त करने के लिए स्थानीय अनुमान। इसके अतिरिक्त, यह टेक्स्ट और इमेज दोनों तौर-तरीकों में क्रॉस-भाषा अनुवाद और ज़ीरो-शॉट वर्गीकरण के लिए टूल प्रदान करता है। फ्रेमवर्क एंटिटी पहचान और भावना विश्लेषण के लिए पर्यवेक्षित मॉडल प्रशिक्षण, साथ ही निष्कर्षण प्रश्न उत्तर और दस्तावेज़ सारांश सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह समानता खोज के लिए वेक्टर डेटाबेस समर्थन को एकीकृत करता है और GPU त्वरण और केंद्रीकृत रजिस्ट्री के माध्यम से मॉडल लाइफसाइकिल प्रबंधन के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। टूलकिट एक सार्वजनिक रिपॉजिटरी के माध्यम से कस्टम मॉडल और पाइपलाइनों के वितरण की अनुमति देता है और REST API के माध्यम से मॉडल की तैनाती का समर्थन करता है।
Builds deep learning binary classifiers at the sentence level using neural networks and embeddings.
Scala - ashishpatel26/andrew-ng-notes
ashishpatel26/Andrew-NG-Notes
3,594GitHub पर देखेंThis project is a collection of structured study notes and notebooks serving as an educational resource for deep learning and neural network fundamentals. It provides a technical reference for implementing machine learning theory, covering everything from basic network design to the construction of advanced architectures. The material specifically focuses on the implementation of convolutional neural networks for computer vision and sequence models for natural language processing. It includes detailed guidance on building object detection systems, face recognition, and speech transcription mo
Guides the construction of binary classifiers to map input vectors to binary class probabilities.
Jupyter Notebookandrew-ngandrew-ng-courseandrew-ng-machine-learning
