Python机器学习基础教程

最优化原理

本书是一本关于最优化技术的入门教材，全书共分为四部分。第一部分是预备知识。第二部分主要介绍无约束的优化问题，并介绍线性方程的求解方法、神经网络方法和全局搜索方法。第三部分介绍线性优化问题，包括线性优化问题的模型、单纯形法、对偶理论以及一些非单纯形法，简单介绍了整数线性优化问题。第四部分介绍有约束非线性优化问题，包括纯等式约束下和不等式约束下的优化问题的最优性条件、凸优化问题、有约束非线性优化问题的求解算法和多目标优化问题。中文版已根据作者提供的勘误表进行了内容更正。

最优化理论笔记.pdf

最优化理论 —— 凌青老师课堂笔记整理。 包含：凸集、凸函数、凸问题、对偶等理论知识；简单算法介绍。

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

人工智能-深度学习-机器学习的范畴大小排序.docx

人工智能-深度学习-机器学习的范畴大小排序全文共2页，当前为第1页。人工智能-深度学习-机器学习的范畴大小排序全文共2页，当前为第1页。人工智能,深度学习,机器学习的范畴大小排序 人工智能-深度学习-机器学习的...

集体智慧编程（中英文合集）

集体智慧编程，数据挖掘、机器学习入门知识，包含有推荐、搜索、优化、分类、聚类等机器学习算法

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：...

深度学习、pytorch、python、深度学习基础PDF

有利于深度学习的学习与入门。深度学习的概念源于人工神经网络的...深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

代码优化：有效使用内存（英文版本）

第4章主要介绍了机器代码优化技术。各章在讨论基本原理的同时详细给出了代码实例，并对优化性能进行了定量的分析。 该书特别适合于作为应用程序员及系统程序员的学习与开发之用。同时，本书对在硬件方面的专业人员...

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...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。

深度学习基础，英文原版+中文翻译

梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 2.矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 3.预处理：主成分分析与白化 主成分分析 白化 实现主成分分析和...

convex optimization--Stephen Boyd ； Lieven Vandenberghe 英文原

凸优化在数学规划领域具有非常重要的地位。...其应用非常广泛，机器学习中很多优化问题都要通过凸优化来求解；在非凸优化中，凸优化同样起到重要的作用，很多非凸优化问题，可以转化为凸优化问题来解决

心音分类器：机器学习电子书中解释的心音分类演示，但现在扩展到演示小波散射-matlab开发

此演示将向您展示用于开发嵌入式机器学习应用程序的一系列工作流程，特别是数据加载、特征提取、算法研究、模型调整和原型分发。特别是，我们将开发一种算法来对“正常”和“异常”心音进行分类，该算法可用于医疗...

宝马：深度学习在自动驾驶中的应用及部署过程.pdf

宝马自动驾驶▪于Unterschleißheim（慕尼黑）的宝马自动驾驶校区，于2017年成立▪1400名员工，包括 合作伙伴（传感器处理，数据分析，机器学习，驾驶策略，硬件架构）▪81个功能小组（包括合作伙伴），每周进行2次...

支持向量机

支持向量机和核方法是机器学习的一个重要概念，人工智能领域非常...我翻译本书的目的是为了更好的和机器学习爱好者交流，尽管看英文原本更好，必竟我的翻译水平有限，但是还是希望可以帮助到一些不原意看英文书的朋友。

数据挖掘论文合集-242篇（part2）

试论数据挖掘与机器学习、统计学、数据库的关系.caj 遗传算法的自适应代沟的替代策略研究.pdf 金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj 非线性控制系统的近似化方法.pdf 非线性时延对象的神经网络控制.pdf 非...

数据挖掘论文合集-242篇（part1）

试论数据挖掘与机器学习、统计学、数据库的关系.caj 遗传算法的自适应代沟的替代策略研究.pdf 金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj 非线性控制系统的近似化方法.pdf 非线性时延对象的神经网络控制.pdf 非...

数据挖掘论文合集-242篇（part3）

试论数据挖掘与机器学习、统计学、数据库的关系.caj 遗传算法的自适应代沟的替代策略研究.pdf 金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj 非线性控制系统的近似化方法.pdf 非线性时延对象的神经网络控制.pdf 非...

微结构的深度学习（计算机博士论文英文参考资料）.pdf

最近，机器学习（ML）和数据科学也被用作在材料科学中寻找PSP联系的强大工具。基于 ML 的模型的一个关键优势是它们能够构建正向和反向 PSP 链接。材料科学中的早期ML模型主要集中在过程-性能联系的构建上。

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。

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

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

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

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

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

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。