Python机器学习基础教程

机器学习优化方法及超参数设置综述v1.pdf

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

机器学习与数据科学（全套PDF格式的讲义）

00_学习问题研究的简史.pdf 00_课程介绍.pdf 01_基于实例的学习.pdf 02_线性模型.pdf 02_线性模型_I.pdf 02_线性模型_补充_无约束优化.pdf 03_线性模型的扩展_I_II.pdf 04_学习过程的统计性质与集成学习.pdf 05_支持向量机与统计学习理论_I.pdf 05_支持向量机与统计学习理论_I_II.pdf 06_正则化理论及其应用_I_II.pdf 07_无监督学习_I_II_III.pdf 08_压缩感知与稀疏表示_I_II.pdf 09_深度学习.pdf

[图灵程序设计丛书].Python机器学习经典实例.zip_python 机器学习_python程序设计_图灵_机器学习_机器学

机器学习的实践书，图灵程序设计用书。有需要的可以学习一下

java-library-manage-system.rar_java学习程式_图书管理系统_图灵机器

适应于学习java的学生。内存管理，是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效，快速的分配，并且在适当的时候释放和回收内存资源。一个执行中的程式，譬如网页浏览器在个人电脑...

The_Essential_Turing(图灵文选)

The_Essential_Turing The_Essential_Turing The_Essential_Turing

图灵测试的明与暗_人工智能_图灵测试_

关于人工智能的一些思考。具有较好的参考意义

4-2_复杂性理论_图灵机1

4. 算法理论 - 问题 4. 算法理论 - 问题（续一） 4. 算法理论 - 问题（续二） 4. 算法理论 - 算法 4. 算法理论 - 图灵机 4. 算法理

OracleDatabase11gR2性能调整与优化_图灵part2

注意：由于文件有210M，上传限制，被拆分为4部分，要下载其他部分，请看我的资源。 只有4个部分都下载下来，才能得到完整的文件。

OracleDatabase11gR2性能调整与优化_图灵part4

本人花了几块钱在淘宝买的电子书，共享给大家。 注意：由于文件有210M，上传限制，被拆分为4部分，要下载其他部分，请看我的资源。 只有4个部分都下载下来，才能得到完整的文件。

[图灵程序设计丛书].Python机器学习基础教程1

第1章引言11.1 为何选择机器学习 11.1.1 机器学习能够解决的问题 21.1.2 熟悉任务和数据 41.4 必要的库和工具 51.6 本书用到的版本 1

OracleDatabase11gR2性能调整与优化_图灵part3

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图灵奖得主Judea Pearl讲机器学习

图灵奖得主Judea Pearl：机器学习无法成为强AI基 础，突破口在“因果革命”

2014 图灵图书目录

2014 图灵 图书 目录，图灵图书，精品集锦

图灵学习与GANs，by Matthew Stewart

图灵学习与GANs，Introduction to Turing Learning and GANs ，by Matthew Stewart。

yuyin_stripiw9_include94n_python_语音机器人_图灵机器人_

语音机器人，采用百度语音识别，图灵语音机器人以及百度语音合成平台开发

[图灵社区]《深度学习搜索引擎开发：Java实现》源代码.zip

[图灵社区]《深度学习搜索引擎开发：Java实现》源代码

图灵学院学习目录xuexijihua

图灵学院学习目录xuexijihua

清华大学关于人工智能之机器学习的报告.pdf

事实上， 1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年， IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel， 被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场...

人工智能之机器学习.pdf

事实上，1950年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了1952年，IBM的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel，被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后...

永恒的图灵：20位科学家对图灵思想的解构与超越英文版

永恒的图灵：20位科学家对图灵思想的解构与超越 作者简介 · · · · · · S. 巴里·库珀（S. Barry Cooper） 本书付梓前不幸逝世。生前为利兹大学数理逻辑教授，欧洲“可计算性学会”主席，“图灵百年委员会”...

ros实例_百度语音+图灵

ros实例_百度语音+图灵，使用百度语音识别和合成技术来和图灵聊天机器人交互，缺乏语音唤醒模块。百度语音识别效果不好，建议仅仅测试时候使用，不然后期会被坑死。

二维_捕食与被捕食模型的数值模拟_能够做出图灵斑状图来_matlab

资源名：二维_捕食与被捕食模型的数值模拟_能够做出图灵斑状图来_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换...

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行人跌倒数据集（VOC格式）

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YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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