模式识别与人工智能（基于MATLAB）

国科大模式识别刘成林第六次作业数据集和程序

国科大模式识别刘成林第六次作业数据集和程序，mnist数据集，SVM支持向量分类，验证。程序可能需要自己调整。

国科大 模式识别期末试卷 刘成林 (2017年和2018年)

整合了网络上搜集的资料，很多人是博士考题和其他课程，刘成林的模式识别只找到这两年的。 祝同学们考试顺利！

模式识别 中科院刘成林 作业一

模式识别第一章作业题，中科院刘成林，Question 1 (Pattern Classification, Chapter 2, Problem 12) Let ωmax(x) be the state of nature for which P(ωmax|x) ≥ P(ωi|x) for all i, i = 1,...,c. (a) Show ...

国科大模式识别刘成林期末试卷2016-2019

国科大模式识别刘成林期末试卷2016-2019

国科大 刘成林老师 模式识别期末考试题

近几年。国科大 刘成林老师 模式识别期末考试题。看看有用。

国科大学习资料–模式识别学长整理笔记.pdf

国科大学习资料–模式识别（刘成林）学长整理笔记

国科大_模式识别_刘成林_作业答案

国科大_模式识别_刘成林向世明_前四次作业答案！

国科大刘成林老师模式识别课程2017-2019期末试卷

内含2017-2019试卷及其答案，希望大家多多支持！

国科大模式识别部分总结

主要是模式识别部分的总结，前四章的。很详细可以在期末时用作复习。

模式识别笔记推论及其考前冲刺押题

模式识别笔记推论及其考前冲刺押题，详细推论考试对应书籍，模式识别，交通大学出版社

国科大_模式识别_刘成林向世明_2016年期末试卷

国科大模式识别，刘成林教的，人工智能学院的不是计算机学院的

模式识别 第四版

本书全面阐述了模式识别的基础理论、*方法以及各种应用。讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，增加了大数据集和...

国科大刘成林模式识别期末考试2016和2017真题图片

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模式识别中文版及习题答案

模式识别中文版及习题答案（英文）。

模式识别第四版课后习题答案

模式识别第四版课后习题答案

模式识别试卷及答案(另附有《模式识别》习题库题目）-专业指导文档类资源

1.2008模式识别试题（A卷） 2.2008模式识别试题（B卷） 3.2007年《模式识别》考试题目（A卷） ...5.2006年《模式识别》春季学期考题 6.2005年《模式识别》春季学期考题 7、《模式识别》试题库

国科大_模式识别_刘成林向世明_2017年期末试卷

国科大模式识别课程，人工智能学院开的，主讲老师：刘成林、向世明等

模式识别第二版习题解答

模式识别第二版习题解答 大部分题目答案都有

北京科技大学 模式识别 （模式识别基础实验报告）

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模式识别模式识别模式识别

模式识别

完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中 支持win7+

基于.Net开发车牌号识别程序，通过控制台输出结果，可以通过启动参数传入地址，集成到项目中。 使用介绍：https://blog.csdn.net/billyyi/article/details/138597795

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

中文短信数据集-带标签

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135793836，基于该数据集的信息检索详见文章https://blog.csdn.net/baidu_40395808/article/details/135897480。 示例如下： 0 商业秘密的秘密性那是维系其商业价值和垄断地位的前提条件之一 1 《依林美容》三．八．女人节倾情大放送活动开始啦！！！！超值套餐等你拿，活动时间x月x日一x月xx日， 详情进店咨询。美丽热线x

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。