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机器学习中的权重学习与差分演化 评分:

机器学习是人工智能的核心研究问题,是计算机获得智能的根本途径。自从20世纪50年代人工智能学科建立以来,人们已经提出了大量的机器学习算法,如决策树、神经网络、支持向量机、K均值聚类及KNN算法等。而实际问题中的真实数据往往具有以下的一个或几个特点:含噪音的、具有缺失数据、数据类别分布不平衡、特征重要程度不同、大数据以及数据含有不确定性等,特别是当前随着计算机技术及通讯网络的迅猛发展,这些问题变得更加突出。为了处理这些不完美的数据,人们提出了许多改进的算法,比如可以集成多个学习器的集成学习系统,能够处理模糊数据的模糊系统,引入权重的加权学习算法,基于高性能进化计算技术的学习算法等。其中加权技术和

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2020-01-15 上传 大小:4.78MB
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机器学习实战 中文文字版.zip

机器学习实战 中文文字版, 面向实际项目的经典实战。

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机器学习第三版

本书是全面的机器学习教材之一。书中首先介绍了机器学习的构成要素(任务、模型、特征)和机器学习任务,接着详细分析了逻辑模型(树模型、规则模型)、几何模型(线性模型和基于距离的模型)和概率模型,然后讨论了特征、模型的集成,以及被机器学习研究者称为“实验”的方法。作者不仅使用了已有术语,还引入了一些新的概念,同时提供了大量精选的示例和插图解说。

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吴恩达斯坦福机器学习讲义

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python机器学习PCV库

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机器学习大纲、路线指导

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基于机器学习的用户行为可预测性研究,徐帅,崔鸿雁,针对人类行为的可预测性问题,基于分布式爬虫抓取的二十万Github网站用户贡献行为轨迹数据,在利用XGBoost和随机森林两个机器学习方��

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《机器学习实用案例解析》

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andrew ng等 斯坦福机器学习讲义

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机器学习导论习题答案Ethem Alpaydin

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Dlib(一个包含机器学习算法的C++开源工具包)

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基于机器学习的SQL注入检测技术研究,韩言平,李祺,日益发展的Web服务给人带来便利的同时,也遭受着形形色色的安全攻击。SQL注入是蝉联数十年OWASP漏洞排行榜之首的注入漏洞类型中最常�

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机器学习导论Introduction to Machine Learning 习题答案

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机器学习与流形(1)

(最近,哈佛大学丘成桐先生领导的团队,大连理工大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为“深度学习的几何观点”的报告,汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录,具体内容见【1】。) 上一次博文(深度学习的几何理解(1) - 流形分布定律)引发很大反响,许多新朋老友和老顾联系,深入探讨学术细节,并给出宝贵意见和建议,在此一并深表谢意。特别是中国科学技术大学的陈发来教授提出了和传统流形学习相比较的建议;和熊楚渝先生提出通用学习机的X-形式理论等等。

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