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Python数据挖掘与机器学习实战
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机器学习.pdf 评分:
《机器学习》本书从模型、决策树神经网络、向量机、叶贝斯决策论、集成学习、聚类、降维与度量学习、计算学习、规则学习等众多方面阐述了机器学习理论。
上传时间：2019-06 大小：85.76MB
34.12MB机器学习30讲.pdf
2021-05-12来自专辑 机器学习公式推导与代码实现 很多同学在学习机器学习的时候，理论粗略看一遍之后就直接上手编程了，非常值得表扬。但是他不是真正的上 手写算法，而是去直接调用 sklearn 这样的 package，这就不大妥当了。笔者不是说调包不好，在实际工作和研究 中，封装好的简单易用的 package 给我们的工作带来了莫大的便利，大大提高了我们机器学习模型和算法的实现 效率。但这仅限于使用过程中。
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机器学习——从入门到精通.pdf
2021-04-20机器学习入门到精通/适合刚入门/适合开发/本科/研究生等
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2020-05-19吴恩达机器学习笔记pdf格式，共分10周学习课程，可以通过视频资源对照学习。 吴恩达机器学习笔记pdf格式，共分10周学习课程，可以通过视频资源对照学习。
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2020-07-30由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清华-中国工程知识智能联合研究中心编写的《人工智能之人机交互》报告正式发布。该报告以人机交互技术为核心，在梳理了其概念定义和发展历程的基础上，重点研究了主要技术的发展情况、领域专家现状和应用领域，列举了必读论文，并探讨了人机交互未来发展趋势。
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2018-05-17一、实验要求 采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。 二、BP神经网络的结构和学习算法 实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为 ，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为 ,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
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机器学习代码实现
2016-05-12机器学习，里面有贝叶斯分类器代码，决策树，哈希代码，k平均代码，knn分类，逻辑回归分类，smo代码，数据集和样本点都在里面，可以让初学者更好连接算法的作用，是python就可以跑。
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2014-09-21机器学习方面的三篇短小的文章，关于该领域面临问题，深度学习和稀疏表示的概要介绍。
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2018-06-15本文首先介绍了人工智能与机器学习的背景与研究现状,其次对机器学习经典算法进行了理论上的简单介绍,并提出了一些自己的看法,最后认为深度学习是机器学习的研究前景,并对机器学习的发展趋势进行了展望。
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2017-11-10DocX组件使用总结-插入图片等操作，不用安装word，即可操作docx的word文档，效率还是挺高的。
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2009-06-14传播的偏向——传播学书目之一，还不错的O(∩_∩)O哈！
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2013-01-03机器学习 tom版教材 课后题部分答案 机器学习作业参考答案
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2017-09-13IRI2012电离层模型 International Reference Ionosphere (IRI) Model Computes the International Reference Ionosphere (IRI), which is an internationally recognized model for various ionospheric properties. I would call it more of a hack than a true IRI implementation as it works by querying the online interface at http://omniweb.gsfc.nasa.gov/vitmo/iri_vitmo.html using the curl command on an operating system terminal. Because of this, it requires an internet connection and is pretty slow, but if high speed is not an important issue for you, this can be an easy way to get IRI data into MATLAB. An example script for how to use the function is given as iritest.m. This is also the script that generated the attached screenshot. It took a little less than 15 minutes to run on my computer. As stated, the query is made using the command curl in an operating system terminal. This program is built-in to Unix (and Mac I believe) but not Windows. Windows users can download cURL from http://curl.haxx.se/download.html. You'll have to download the appropriate executable for your operating system, and I recommend putting it in the same directory as iri.m.
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