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中国科学院大数据机器学习课程作业
中国科学院大数据机器学习课程作业
中国科学院
机器学习
课程作业
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2019大数据机器学习答案2.docx
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国科大机器学习课程课件
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本科大数据课程作业 简单的知乎用户关注网络分析
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本科的课堂作业 根据知乎一名大V所发表的专栏 对知乎关注网络的数据进行了简单的分析 最后得出相关的结论 内容比较简单。
国科大数据库技术第四次作业
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国科大数据库技术第四次作业 包含题目和完整答案
国科大2019年大数据分析课件作业 考试-程学旗 靳小龙 刘盛华
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big-data:纽约大学大数据课程编程作业。 使用 Python、Hadoop 流和 Bash
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大数据 作业 1 - 使用 SQL 探索纽约市出租车数据 纽约市出租车和豪华轿车委员会 (TLC) 会收集有关该市每次出租车行程的信息。 在本作业中，您将使用 mysql 来“播放”这些数据的一个子集：发生在 2013 年 8 月 1 日至 8 月 7 日之间的旅行。您可以通过以下访问数据： : 每次行程都包含有关接送地点、接送时间以及许多其他属性（包括票价、小费和行驶距离）的信息。 TLC
国科大-机器学习与模式识别-第三次作业
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国科大模式识别与机器学习作业2018最新版
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模式识别与机器学习，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。该门课程主要讲述模式识别与机器学习的相关算法。
模式识别 向世明 作业
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模式识别 向世明 作业，
国科大大数据系统与大规模数据分析18-19春季.rar
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随着互联网、社交网络、云计算、物联网、移动计算、大规模科学探测与计算分析等的发展，各种新的数据密集型应用如雨后春笋般涌现。这些新的应用通常具有数据量巨大、数据获取速度更新速度快和/或数据种类丰富繁多等特点，被通称为大数据应用。近年来，产业界和学术界面向不同应用场景推出了多种类型、各具特色的大数据处理系统平台。同时，一大批数据建模与分析的方法被应用于大规模数据处理。一方面，多种大数据处理平台没有统一
中国科学院大学深度学习课程实验作业——手写数字识别（代码+实验报告）
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手写数字识别是机器学习的经典任务之一，本文设计了一种简单的卷积神经网络(CNN)来完成手写数字识别任务，并采用pytorch框架搭建，其准确率在测试集高达99%，取得了不错的效果。
中国科学院大学深度学习课程实验作业——自动写诗（代码+实验报告+指导书明+PPT）
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循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有循环单元按链式连接的递归神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本文致力于解决和完成自然语言处理中的难题之一——机器自动写诗，采用循环神经网络(RNN)的变体长短时记忆网络（Long Short Term Memory
中国科学院大学深度学习课程实验作业——猫狗分类（代码+实验报告+指导说明+PPT）
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图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。猫狗分类属于计算机视觉中图像分类的一个粗粒度的问题。本文使用pytorch编程框架实现经典且强大的VGG16网络进行猫狗识别分类的任务。实验表明，在给定的验证集上，该方法轻松达到了88%+的准确率，取得了不错的性能效果。
中国科学院大学春季学期人工智能学院——信息论与机器学习作业答案参考
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2019中国科学院大学春季学期人工智能学院——信息论与机器学习2019年春季学期作业要求以及作业答案参考，这是一门从理论开始讲机器学习的课程，然后再对现有的机器学习方法进行讲解并与前面的理论联系起来。
中国科学院大学深度学习课程实验作业——自动写诗（代码+实验报告）
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循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有循环单元按链式连接的递归神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本文致力于解决和完成自然语言处理中的难题之一——机器自动写诗，采用循环神经网络(RNN)的变体长短时记忆网络（Long Short Term Memory
国科大数据挖掘刘莹作业2.pdf
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中科院-数据库新技术-作业
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中科院 su老师 数据库新技术 3次作业
中科院机器学习
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中科院机器学习资料，内涵教程和相关PPT，还有部分代码和习题
清华大学-学堂在线-大数据机器学习课件笔记.zip
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清华大学-学堂在线 大数据机器学习课件笔记系列：概述、机器学习的基本概念、模型性能评估、感知机、聚类、贝叶斯分类器及图模型、决策树和随机森林、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机 SVM、核函数与非线性 SVM、降维与度量学习、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化
国科大2020年刘莹数据挖掘大作业 天体光谱数据分类
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国科大2020年刘莹数据挖掘大作业 天体光谱数据分类。我们小组是利用resnet对一维光谱数据进行分类。压缩包里面有我们的实验报告，应该还算是挺详细的
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数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目 该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息，包括预订时间、入住时间、成人、儿童或婴儿数量、可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包含如下内容： 总览数据，完成对数据的数据预处理 利用数据集对酒店运营状况/市场情况/客户画像进行数据分析 根据数据集建立预测模型，预测客户是否会取消预订.
国科大模式识别与机器学习考题总结(详细答案)
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国科大模式识别与机器学习考题总结 国科大秋季学期
模式识别导论 向世明 中国科学院大学
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中国科学院大学向世明老师主讲的模式识别导论的复习资料，也就是每次的作业题+PPT中可能考的例题
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1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 适用工作项目、毕业设计，
中国科学院大学深度学习课程实验作业——猫狗分类（代码+实验报告）
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图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题。猫狗分类属于计算机视觉中图像分类的一个粗粒度的问题。本文使用pytorch编程框架实现经典且强大的VGG16网络进行猫狗识别分类的任务。实验表明，在给定的验证集上，该方法轻松达到了88%+的准确率，取得了不错的性能效果。 关键字: 猫狗分类；pytorch；VGG16；计算机视觉
机器学习知识图谱 中国科学院大学机器学习导论课程总结
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内容包括线性模型、SVM、神经网络、聚类方法、降维与度量学习、集成学习、特征选择与稀疏学习、半监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习等主要内容的知识点和关联关系，PDF文件
NLP 作业 文本分类-中国科学院大学人工智能学院+源代码+文档说明+数据
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1、资源内容：NLP 小组作业 文本分类——中国科学院大学人工智能学院+源代码+文档说明+数据 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、
中国科学院大学2022年机器学习试卷（周晓飞）
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中国科学院大学深度学习课程实验作业——电影评论情感分类（代码+实验报告）
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得益于互联网技术的快速发展，情感分析/分类技术近来也受到了大量的关注。情感分析已经成长为自然语言处理（NLP）中最活跃的研究领域之一，而情感分类是众多情感分析任务中必不可少的一环。本文使用文本分类中经典的TextCNN模型，对给定的中文电影评论进行情感分类。通过设计合理的网络结构，并使用pytorch进行实现，取得较为不错的效果。 关键词：情感分类 TextCNN pytorch
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