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会员免费 - 随机森林用于分类matlab代码matlab大小:4MB根据随机森林的原理实现的matlab代码,里面有非常详细的注释,几乎每行都有,针对分类问题,可以运行,可以根据需要,修改到自己的算法中。根据随机森林的原理实现的matlab代码,里面有非常详细的注释,几乎每行都有,针对分类问题,可以运行,可以根据需要,修改到自己的算法中。
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免费 - cudnn7下载cudnn7.0大小:100MBThe NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
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会员免费 - ARIMA模型-matlab代码ARIMA模型大小:6KBARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。
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会员免费 - Spark核心技术与高级应用本书共分为四大部分:, 基础篇(1~10章)介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序开发、编程模型、工作原理,以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展;, 实战篇(11~14)讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例;, 高级篇(15~18)则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、最佳实践以及重点算法的解读;, 扩展篇(19~20)讲解了Sparkjob-server和Tachyon。
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会员免费 - python实现车道线识别程序python大小:26MB这个一个python实现的车道线识别程序,基于opencv库。压缩包内还附了测试用的图像和视频,适合进行python和图像处理学习。这个一个python实现的车道线识别程序,基于opencv库。压缩包内还附了测试用的图像和视频,适合进行python和图像处理学习。
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会员免费 - 皮肤病语义分割数据集+代码+unet模型 2000张标注好的数据+教学视频语义分割大小:882MB兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
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会员免费 - 十三种图像特征提取代码合集(吐血整理)图像特征提取大小:15MB内含13种图像特征提取代码:01_Histogram、02_GLCM、03_Color、04_ShapeContext、05_SIFT、06_HOG、07_LBP、08_Gabor、09_SURF、10_Harris、11_FAST、12_BRIEF、13_ORB内含13种图像特征提取代码:01_Histogram、02_GLCM、03_Color、04_ShapeContext、05_SIFT、06_HOG、07_LBP、08_Gabor、09_SURF、10_Harris、11_FAST、12_BRIEF、13_ORB
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会员免费 - Python Machine Learning By Example [2017].azw3电子书下载Python大小:4MBPython Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. Through this book, you will learn to tackle data-driven problems and implement your solutions with the powerful yet simple language, Python. Interesting and easy-to-follow examples, to name some, news topic classification, spam email detection, online ad click-through prediction, stock prices forecast, will keep you glued till you reach your goal. What you will learn Exploit the power of Python to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques Use Python to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly Implement machine learning classification and regression algorithms from scratch in Python Be amazed to see the algorithms in action Evaluate the performance of a machine learning model and optimize it Solve interesting real-world problems using machine learning and Python as the journey unfolds About the Author Yuxi (Hayden) Liu is currently a data scientist working on messaging app optimization at a multinational online media corporation in Toronto, Canada. He is focusing on social graph mining, social personalization, user demographics and interests prediction, spam detection, and recommendation systems. He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practicesPython Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. 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He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practices
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会员免费 - MATLAB深度学习入门实例(果树病虫害识别VGG19版)matlab大小:504MB本系列课程利用MATLAB进行深度学习,课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面,深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。(这是最新版,2022年5月更新!)本系列课程利用MATLAB进行深度学习,课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面,深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。(这是最新版,2022年5月更新!)
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会员免费 - matlab遗传算法工具箱gatbx(直接可用版)遗传算法大小:418KB这是最好用的matlab遗传算法工具箱:gatbx,工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。这是最好用的matlab遗传算法工具箱:gatbx,工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。
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会员免费 - 手写数字识别程序,模型和测试图片tensorflow大小:35MB有训练代码和测试代码和我已经训练好的模型,还有几张我的测试图片 详情见我的博客:https://blog.csdn.net/qq_38269418/article/details/78991649有训练代码和测试代码和我已经训练好的模型,还有几张我的测试图片 详情见我的博客:https://blog.csdn.net/qq_38269418/article/details/78991649
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