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EM结构学习 评分

用于贝叶斯结构学习,在不完整数据的条件下,Matlab程序

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hehexixib2 程序有错误,不过改改的话还可以!!
2012-11-02
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ORACLE学习笔记

ORACLE 使用关系型数据库 解决了数据冗余问题(数据同步)。(DETAR乘阶)join一个表 , ON一个条件 关联多了,数据就慢. 从入门到精通阶梯: 1.先学语法 2.再学DB 3.几大块 数据库结构 备份恢复 4.ORCAL 优化 5.再学语句 6.研究Rac 原理 优化 提高IO性能:用光纤存储 装多个网卡,专用网卡,走专用通道 IO特性:小数据随机大量并发 散热 硬件是否支持LINUX LINUX是否支持ORACLE (需要ORACLE官方认证,否则不稳定) 选择版本 不要追新 买稳定。 装ORACLE开发工具 安装ORACLE 严格按照READ

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python数据分析与机器学习实战 机器学习视频及课程资料 唐宇迪

python数据分析与机器学习实战 第一章:人工智能入学指南 第一节AI时代首选Python 第二节Python我该怎么学 第三节人工智能的核心-机器学习 第四节机器学习怎么学? 第五节算法推导与案例 第二章:Python科学计算库-Numpy 第一节使用Anaconda安装python环境 第二节Numpy基础操作(课程所有PPT,数据,代码下载) 第三节Numpy数组结构 第四节Numpy矩阵基础 第五节Numpy常用函数 第六节Numpy矩阵操作 第七节复制操作对比 第三章:Python数据分析处理库-Pandas 第一节Pandas数据读取 第二节Pandas索引与计算 第三节Pand

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emc 单片机好用学习资料

第一章 EM78系列单片机简介 1 第二章 EM78系列单片机硬件结构……………………………………………………….3 2.1. 主要功能特点 3 2.2. EM78X56型号分类、命名方法及管脚功能说明 3 2.2.1. 型号分类(表2.1): 3 2.2.2. 命名方法: 3 2.2.3. EM78X56管脚功能描述 4 2.3. EM78内部结构框图 4 2.4. 程序存储器和堆栈 5 2.4.1. 程序存储器 5 2.4.2. 堆栈 6 2.5. 数据存储器RAM结构 6 2.5.1. 工作寄存器 6 2.5.2. 特殊功能寄存器 8 2.6. TCC/WDT及预分频器Pr

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结构之法算法之道blog博文集锦第7期CHM文件

本结构之法算法之道blog博文集锦第7期CHM文件,于2012.07.25日制作,它包含了今年1月份制作的第6期文件的全部内容:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7212259,但它在第6期的基础上,增加和更新了我在今年2-6月份写的一些文章,这其中包括:教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题,程序员编程艺术第一~二十七章集锦与总结(教你如何编程)及PDF免分下载,从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM,支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)等文章。 在不侵犯本人版权利益的前提下,任何人都可以把此份文档分享给你身边所

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DeepLearning的机器学习基础

第⼆二章 机器器学习基础 2.1 各种常⻅见算法图示 2.2 监督学习、⾮非监督学习、半监督学习、弱监督学习? 2.3 监督学习有哪些步骤 2.4 多实例例学习? 2.5 分类⽹网络和回归的区别? 2.6 什什么是神经⽹网络? 2.7 理理解局部最优与全局最优 2.8 分类算法 2.8.1 常⽤用分类算法的优缺点? 2.8.2 正确率能很好的评估分类算法吗? 2.8.3 分类算法的评估⽅方法? 2.8.4 什什么样的分类器器是最好的? 2.9 逻辑回归 2.9.1 理理解逻辑回归 2.9.2 逻辑回归与朴素⻉贝叶斯有什什么区别? 2.9.3线性回归与逻辑回归的区别?(贡献者:⻩黄钦建-华南理理

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BAT机器学习面试1000题系列

BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度? 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1)线性归一化 23 2)标准差标准化 23 3)非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n) 40 随机梯度下降 46 批量梯度下降 47 随机梯度下降 48 具体步骤:

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解析深度学习:语音识别实践

1 简介1 1.1 自动语音识别:更好的沟通之桥 1 1.1.1 人类之间的交流 2 1.1.2 人机交流 2 1.2 语音识别系统的基本结构 4 1.3 全书结构 6 1.3.1 第一部分:传统声学模型6 1.3.2 第二部分:深度神经网络6 1.3.3 第三部分:语音识别中的DNN-HMM 混合系统7 1.3.4 第四部分:深度神经网络中的特征表示学习 7 1.3.5 第五部分:高级的深度模型 7 第一部分传统声学模型9 2 混合高斯模型10 2.1 随机变量10 2.2 高斯分布和混合高斯随机变量11 2.3 参数估计13 2.4 采用混合高斯分布对语音特

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《机器学习 汤姆·米切尔》(中文)

《机器学习 汤姆·米切尔》 目录第1章 引言 1.1 学习问题的标准描述 1.2 设计-个学习系统 1.2.1 选择训练经验 1.2.2 选择目标函数 1.2.3 选择目标函数的表示 1. 2.4 选择函数逼近算法 1.2.5 最终设计 1.3 机器学习的一些观点和问题 1.4 如何阅读本书 1.5 小结和补充读物 习题 第2章 概念学习和一般到特殊序 2.1 简介 2.2 概念学习任务 2.2.1 术语定义 2.2.2 归纳学习假设 2.3 作为搜索的概念学习 2.4 find-s:寻找极大特殊假设 2.5 变型空间和候选消除算法 .2.5.1 表示

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Oracle数据库基础学习资料整合

Oracle数据库基础 任务一 1、修改上机的计算机上的文件: product\11.1.0\db_1\NETWORK\ADMIN\tnsnames.ora product\11.1.0\db_1\NETWORK\ADMIN\listener.ora 把文件中的HOST后面的名称更改为localhost或者127.0.0.1 目的:在你自己的计算机上开启监听服务,用于接受客户端的连接请求, localhost指在什么计算机上开启监听,一定是你自己的计算机,本机可以使用如 下方法表示:localhost 127.0.0.1 hostname ip 查

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神经网络与机器学习(原书第3版)

神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。在本书中,作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。 本书不但注重对数学分析方法和理论的探讨,而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题的应用。本书的可读性非常强,作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析,通过大量的试验报告、例题和习题来帮助

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oracle学习文档 笔记 全面 深刻 详细 通俗易懂 doc word格式 清晰 连接字符串

oracle学习文档 笔记 全面 深刻 详细 通俗易懂 doc word格式 清晰 第一章 Oracle入门 一、 数据库概述 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库,它产生于距今五十年前。简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 常见的数据模型 1. 层次结构模型: 层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树,IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。 2. 网状结构模型:按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统,其典型代表是DBTG(

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数据挖掘:实用机器学习工具与技术(英文第3版).[新西兰]Ian H.Witten(英文文字版).rar

本书是机器学习和数据挖掘领域的经典畅销教材,被众多国外名校选为教材。书中不仅详细介绍机器学习的基本理论,还对实际工作中应用的相关工具和技术提了一些建议。本版对上一版内容进行了全面更新,以反映自第2版出版以来数据挖掘领域的技术变革和新方法,包括数据转换、集成学习、大规模数据集、多示例学习方面的新材料,以及新版的Weka机器学习软件。 出版者的话 译者序 前言 致谢 第一部分 数据挖掘简介 第1章 绪论2  1.1 数据挖掘和机器学习2   1.1.1 描述结构模式3   1.1.2 机器学习5   1.1.3 数据挖掘6  1.2 简单的例子:天气问题和其他问题6   1.2.1 天气问题7

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浅谈关于能量管理系统

在全国电网互联和电力市场的推动下, 为了对大电网的安全、优质、经济运行和环保及效益进行协调优化, 能量管理系统(EM S) 将会有一个更大的发展, 并将成为当代大电网运行不可缺少的手段。但是, 目前国内各电网的EM S 均缺乏全方位的, 功能全面的考核监视管理系统, EM S 的管理维护和考核监视主要是由运行人员手工完成, 自动化程度较低, 可靠性、准确性也较低。EM S 应用软件的使用和系统质量还有待时间的考验, 为进一步促进EM S 应用软件基本功能的实际应用, 充分发挥其在电网安全、优质、经济运行中的作用, 并配合中国一流电网调度机构考核验收来规范和指导基本功能的验收工作, 国家电力调度

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论文研究-CNN-ELM混合短文本分类模型.pdf

针对目前自然语言处理研究中,使用卷积神经网络(CNN)进行短文本分类任务时可以结合不同神经网络结构与分类算法以提高分类性能的问题,提出了一种结合卷积神经网络与极速学习机的CNN-ELM混合短文本分类模型。使用词向量训练构成文本矩阵作为输入数据,然后使用卷积神经网络提取特征并使用Highway网络进行特征优化,最后使用误差最小化极速学习机(EM-ELM)作为分类器完成短文本分类任务。与其他模型相比,该混合模型能够提取更具代表性的特征并能快速准确地输出分类结果。在多种英文数据集上的实验结果表明,提出的CNN-ELM混合短文本分类模型比传统机器学习模型与深度学习模型更适合完成短文本分类任务。

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计算机组成原理实训报告

目录 微程序控制器的设计与实现 2 一、设计目的 2 二、设计内容 2 三、设计要求 2 四、设计环境 3 五、设计方案 3 5.1设计思路 3 5.2指令清单 4 5.3指令流程 5 六、调试过程 8 6.1指令系统设计 9 6.2微程序设计 9 七、心得体会 15 微程序控制器的设计与实现 一、设计目的 1、巩固和深刻理解“计算机组成原理”课程所讲解的原理,加深对计算机各模块协同工作的认识 2、掌握微程序设计的思想和具体流程、操作方法。 3、培养学生独立工作和创新思维的能力,取得设计与调试的实践经验。 4、尝试利用编程实现微程序指令的识别和解释的工作流程 二、设计内容 按照要求设计一

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CST天线仿真与工程设计.pdf

CST公司全称COMPUTER SIMULATION TECHNOLOGY,是德国一家专注于三维电磁场仿真、并提供电路、热及结构应力协同仿真的国际化软件公司。CST目前是全球最大的纯电磁场仿真软件公司。提供完备的时域 、频域全波算法和高频算法,覆盖通信、国防、自动化、电子、医疗设备和加速器物理等领域,典型的客户如:IBM、Intel、Cisco、Mitsubishi、Samsung、Nokia、Siemens、Motorola、Ericsson、 Boeing、Airbus、NASA等。 CST公司拥有一个覆盖30多个国家和地区的分销网络。CST 在近10年间以平均每年19%的增长率得以长足

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算法文档,来看看吧

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嵌入式Wi-Fi技术研究与应用

• 摘要6-7 • ABSTRACT7-11 • 第1章 绪论11-16 • 1.1 课题背景11-12 • 1.2 国内外现状12-14 • 1.2.1 Mini Socket iWiFi模块13 • 1.2.2 GS1010 SoC13-14 • 1.3 研究目的与意义14-15 • 1.4 主要研究内容15-16 • 第2章 IEEE 802.1116-30 • 2.1 概述16-19 • 2.1.1 无线局域网WLAN16 • 2.1.2 IEEE 802.1116-18 • 2.1.3 通讯频道18-19 • 2.2 802.11架构19-27 • 2.2.1 概述20-21 • 2

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Oracle 10g 开发与管理

本文是由笔者2012年学习oracle数据库时编写的学习札记,其中的题目 多数为老师留下的思考题目。 我相信本文会对初学者使用oracle有一个初步的使用印象。右图为我所参 考的书籍。 目录 第一讲 Oacle关系数据库 9 一. Oracle的安装 9 二. 用浏览器进入em 企业管理器 11 三.启动DBCA的方法 11 四.服务设置 11 五. Oracle的卸载 11 六. Oracle数据库的应用系统结构 11 七. 补充资料——oracle安装时出现的问题 12 第二讲 Oacle数据库体系结构 14 一. 物理存储结构——(数据库载体) 14 1.数据文件(.DBF)

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ModbusTCP/RTU网关设计

基于UIP协议栈,实现MODBUS联网,可参考本文档资料,有MODBUS协议介绍

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