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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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统计学习方法(李航) 评分:
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。
上传时间:2015-08 大小:17.56MB
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统计学习方法_代码:手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
2021-02-16前言 力求每行代码都有注释,重要部分注明了公式来源。具体会追求下面这样的代码,学习者可以照着公式看程序,让代码有据可查。 如果时间充沛的话,可能会试着给每一章写一篇博客。先放个博客链接吧:。 注:其中Mnist数据集已转换为csv格式,由于体积为107M超过限制,转换压缩包形式。下载后先将Mnist文件内压缩包直接解压。 2021年1月27日更新:部分无监督算法已更新!!!!该部分由提供,在此感谢!有其他算法补充的同学也欢迎添加我微信并pr,一起冲鸭!!! 实现 监督部分 第二章感知机: 博客:实现: 第三章K近邻: 博客:实现: 第四章朴素贝叶斯: 博客:实现: 第五章决策树: 博客:实现: 第六章逻辑斯蒂回归与最大熵模型: 博客:逻辑斯蒂回归:博客:最大熵: 实现:逻辑斯蒂回归: 实现:最大熵: 第七章支持向量机: 博客:实现: 第八章提升方法: 实现: 第九章EM算法及
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统计学习的matlab源代码
2009-10-11Introduction to sltoolbox sltoolbox (Statistical Learning Toolbox) organizes a comprehensive set of matlab codes in statistical learning, pattern recognition and computer vision. It includes 256 m-files in 24 categories, which are from low-level computational routines to high-level frameworks and algorithms. The toolbox have following main features: (1) it covers many active research topics in learning and vision, including classification, regression, statistical modeling, finite mixture model, graph theory-based learning, subspace learning, kernel learning, manifold learning, tensor algebra, vector quantization and vocabulary learning. (2) it offers many useful utilities to facilitate your experiments in matlab, including a set of kits to manipulate data, text and files. In addition, it offers a matlab-based script system called experiment description language with an xml-based experiment control system to help you run a large batch of experiments with ease. (3) it is highly optimized. Much efforts have been devoted to improve the run-time efficiency of the codes. It is achieved with three ways: deducing equivalent mathematical forms for fast computation, grouping the operations into matrix-based computations to maximum degree, and writing the codes in cpp-mex for those cannot be organized into matrix computation. (4) it is flexible and extensible. For most of the functions, you can control a lot of properties to adapt its behaviour to your need. For many algorithms, the implementations support weighted samples so that you can easily incorporate the algorithm into the environment using weights. In addition, in some of the algorithms, you can change the functions' behaviour by supplying your own call-back function. For example, in K-means, you can specify your special function to measure distances or compute means; in spectral learning, you can specify your function to caculate the graph edge weights in your own manner. (5) it is well organized. The whole toolbox is organized according to the rules in software engineering. They are not a simple collection of many algorithms, but a carefully designed system, so that the codes can be maximally reused and cooperate well. (6) it is easy to use. Detailed help information is given for each m-file. I have tried to design friendly interfaces to user. For most of the functions, you can use a small number of arguments to invoke them in default settings, when you would like to gain more control on their behaviour, you can tell them your specification by setting properties, such as f(x1, x2, 'propertyname1', propertyvalue1, 'propertyname2', propertyvalue2, ...) (7) it is robust. Attention has been paid to the numerical stability of the computations and some steps have been taken to enhance the stability. In addition, a lot of error-checking statements are used to check the consistency of the input arguments. I have tried to lie a good balance between robustness and effiency, and increase the robustness without notably compromising the run-time speed.
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统计学习方法 李航
2018-09-30统计学习方法 李航
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统计学习方法李航版本笔记1—5章.pdf
2021-10-05统计学习方法李航版本笔记1—5章
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2021-09-20《统计学习方法.李航》学习笔记.V0.9.打印版.pdf
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《统计学习方法》PPT.zip
2021-08-24李航《统计学习方法》PPT.zip
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《统计学习方法.李航》学习笔记.V0.9.阅读版.pdf
2021-09-20《统计学习方法.李航》学习笔记.V0.9.阅读版.pdf
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李航-统计学习方法PPT
2018-11-06李航-统计学习方法PPT,与统计学习方法一书配套结合。
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李航《统计学习方法》的代码实现
2019-11-03李航老师的《统计学习方法》的代码实现,李航老师的《统计学习方法》的代码实现。
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《统计学习方法》勘误表_李航
2018-01-27统计学习方法固然牛气,但是不免李航老师还是有点小失误,于是就出现了统计学习方法的勘误表
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Python-统计学习方法李航值得反复读笔记代码参考文献Errata
2019-08-11统计学习方法 [李航] 值得反复读. [笔记, 代码, 参考文献, Errata]
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提升方法(AdaBoost) Python代码 《统计学习方法》李航
2019-03-22经典书籍《统计学习方法》李航,第8章 提升方法(Ada Boost) -Python代码
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统计学习方法-ppt.zip
2019-07-21李航老师的统计学习方法PPT,比书本更加精要,适合看不进去书,想看PPT的人。
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2012.李航.统计学习方法_机器学习_李航的统计学习方法_统计学习方法_
2021-09-29李航的统计学习方法对想要入门机器学习的学生来说十分有用
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【Python实战】-Python+Opencv是实现车牌自动识别(源码+数据+字符匹配模板)
2024-03-09在这个实战项目中,我们将利用Python结合OpenCV库来实现车牌识别功能。整个过程涵盖图像预处理、车牌定位、车牌字符分割以及模板匹配识别等关键步骤,对智能交通、车辆管理等实际应用领域具有显著价值。 首先,我们需要对获取的车辆图像进行预处理,这通常包括灰度化、二值化、滤波去噪等操作,以便更好地凸显车牌区域。接着,利用OpenCV的图像处理功能,我们可以实现车牌定位。这通常涉及边缘检测、轮廓查找以及形态学操作,以准确提取出车牌区域。 在车牌定位完成后,我们需要对车牌进行字符分割。这一步的目的是将车牌中的每个字符独立提取出来,以便后续进行识别。常用的字符分割方法包括垂直投影法、滑动窗口法等。通过这些方法,我们可以将车牌图像划分为多个字符区域。 最后,我们利用模板匹配的方法对分割出的字符进行识别。通过预先准备的字符模板库,我们将每个字符区域与模板库中的字符进行匹配,从而确定字符的具体内容。经过这一过程,我们可以得到完整的车牌号码。 该项目不仅可用于车牌识别技术的学习和研究,还具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码,我们可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能,从而提高交通管理的
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Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集,机器学习大作业
2023-04-18python数据分析,因为股票价格的影响因素太多,通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行,只有当天之内的数据还有一定的关联,故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度,提前将mariadb数据库中的数据查询出来,保存成feather格式的数据,以提高加载数据的速度。 经过处理,不同股票的数据保存在了不同的文件中,列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近,说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系
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2024-02-15抖音用户浏览行为数据集 文章: [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(一)](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136121177) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(二)](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136123131) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(总)](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136122988) [ 数据挖掘实战 —— 抖音用户浏览行为数据分析与挖掘(代码部分)](https://blog.csdn.net/m0_53054984/article/details/136455033)
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2022-08-04基于多目标灰狼的冷热电联拱型微电网允许优化/ 考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于场景的多区域综合能源优化调度(随机优化)(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 考虑阶梯式碳交易机制与电制氢的综合能源系统热电优化(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi代码/ 基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法/ 微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(完美复现)matlab-yalmip-cplex/gurobi非答疑版本/ 两阶段鲁棒优化入门到编程/ 并网型微电网光储协同优化调度/matlab-yalmip-cplex/ 含集群电动汽车的微电网多种需求侧资源经济协同调度/
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2024-01-15regress函数功能十分强大,它可以用来做多元线性回归分析,它不仅能得出线性回归函数中各个系数,还会返回一系列有意义的统计参数,有助于我们对回归函数的分析。本文件包含regress函数实例代码一份。
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2023-03-19该新闻数据集与 https://blog.csdn.net/weixin_47176703/article/details/124304692?spm=1001.2014.3001.5501此篇python项目-新闻文本分类详细对应,代码详尽,读者可自取实现。
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2024-02-13内含常用时间序列预测数据集如:ETT(电力变压器温度)、Traffic(交通数据集)、Electricity(电力消耗数据集)、Exchage_rate(汇率数据集)、Weather(天气数据集)、PEMS、Solar等数据集
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2023-06-05参考文献: [1]Practical operation strategies for pumped hydroelectric energy storage (PHES) utilising electricity price arbitrage - ScienceDirect [2]Towards an objective method to compare energy storage technologies: development and validation of a model to determine the upper boundary of revenue available from electrical price arbitrage 这份代码做的是储能的运行优化,以经济效益最大为目标。使用了三种不同的方法求解储能最优运行策略。 1 运行策略搜索 2.蒙特卡洛模拟法 3.fmincon函数优化方法