Stata统计分析与行业应用案例详解（第2版）

机器学习概率统计教程（附源码）

分享视频教程——机器学习概率统计教程（附源码），16章全，附源码下载！ 本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题，从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战，带你快速打造算法领域的基础...

一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力

课程分享——一课讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力，完整版视频课程下载，附代码。 概率统计是机器学习，人工智能，计算机科学的基石，算法工程师不懂概率统计很难深入应用，本课程专门针对机器学习...

机器学习的数学基础.pdf

我们专业在学机器学习这门课程，因为还没有学概率学机器学习爱论，老师给我们找的关于学机器学习的相关数学知识点的总结，适合初学者以及想学机器学习的小伙伴，放在cdsn里面以防以后找不到可以直接来平台看。

CMU最新《机器学习》2021课程.rar

本课程旨在为研究生提供机器学习研究人员目前所需要的方法学、技术、数学和算法的全面基础知识。 通过学习这门课程，能够获取： 实现和分析现有的学习算法，包括学习良好的分类、回归、结构化预测、聚类和表示...

机器学习相关的基础数学知识

集合 全概率公式 统计量 局部极小值 信息增益 标量 逆概率 参数估计 无约束优化 KL 散度 张量 贝叶斯公式 假设检验 约束优化 最大熵原理 范数 贝叶斯定理 置信区间 拉格朗日函数 交叉熵和相对熵的对比 内积 先验概率...

人工智能之机器学习算法+代码

2011年的图灵奖获得者为加州大学洛杉矶分校的Judea Pearll教授，其主要贡献为建立了以概率统计为理论基础的人工智能方法。这些研究成果都促进了机器学习的发展和繁荣。 机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类...

顶级资源，布法罗大学深度学习超详细讲义英文版 共20章，三大部分：应用数学和机器学习基础、深度网络：现代实践、深度学习研究

应用数学和机器学习基础知识 线性代数 机器学习的线性代数(2.1MB) 概率与信息论 概率与信息论(2.1MB) 数值计算和基于梯度的优化 数值计算(228KB) 基于梯度的优化(6.6MB) 机器学习基础知识 学习的定义(5.3MB) 容量：...

斯坦福大学机器学习复习材料(数学基础)

Note1：Linear Algebra Review and Reference 1 Note2：Probability Theory Review for Machine Learning 21 Note3：Convex Optimization Overview 34 Note4：Convex Optimization Overview (cnt’d) 46 ...

机器学习数学基础之概率与统计推断视频教学

本课程讲解机器学习及人工智能学习当中所需概率和统计推断。课程为CSDN学院人工智能课程打造，系统全面而又深入浅出的讲解了学习当中需要的各种基础数学知识，公式推导与理解等内容。概率部分包括概率公理及推论、...

机器学习之概率与统计推断

本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数（CDF／pdf）、常用概率分布及其均值、方差；统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极...

机器学习实战 - 朴素贝叶斯算法PDF知识点详解 + 代码实现

之所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立的。 朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是...

math-deep.pdf

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授Jean Gallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计1900余页。...

程序员的数学：概率统计

编程的基础是计算机科学，而计算机科学的基础是数学。因此，学习数学有助于巩固编程的...从概率统计、线性代数、微积分、优化理论、随机过程到当前大热的机器学习，讲师幽默风趣，课件精致美观，深入浅出带你重学数学！

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

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。

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。

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

r人工智能的概要介绍与分析

人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正深刻影响着我们的生活、工作和学习方式。随着AI技术的飞速发展，各类资源应运而生，为学习者、开发者、研究人员乃至普通大众提供了丰富的知识宝库。以下是一个全面而精选的人工智能资源描述，旨在帮助不同层次的受众深入了解并掌握这一领域。 ### 入门与基础学习资源 - **在线课程平台**：Coursera、edX、Udacity等平台提供了大量优质的AI入门课程，如Andrew Ng的《机器学习》课程，是AI领域的经典入门教材，覆盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心概念。 - **书籍推荐**：《人工智能：一种现代的方法》（Stuart Russell & Peter Norvig著）作为领域内的权威教材，从基础理论到高级应用均有涉猎，适合深入系统学习。《 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》则是实践导向的佳作，适合想要通过项目学习AI技术的读者。 ### 进阶与专项技术资源 - **论文与期刊**：arXiv.org是AI科研论

Neural Networks from Scratch in Python学习资料

Neural Networks from Scratch in Python的学习材料，PDF版本，机器学习入门必学，全英文版本

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

Ollama+WebUI+AnythingLLM构建个人/企业知识库

对于企业来说，需要考虑信息安全，企业私有的知识库显然不能利用公域的大模型。那么搭建一套基于本地大模型的个人/企业知识库。Ollama可以帮助你在本地搭建知识库，替代chatgpt