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会员免费 - 人工智能演讲ppt,普及这一篇就够了资源为人工智能ppt,作为演讲、科普、学习使用, 历史、现状、展望、利弊、伦理,都有提及 ppt效果还不错,视觉效果很好,有需要的同学可以下载使用
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会员免费 - 新浪微博,情感分析标记语料共12万条情感分析大小:8MB本资源为自己人工标记的微博语料,分为消极pos.txt,积极neg.txt 各60000条,适用于机器学习情感分析,训练数据原数据本资源为自己人工标记的微博语料,分为消极pos.txt,积极neg.txt 各60000条,适用于机器学习情感分析,训练数据原数据
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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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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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¥ 1.90 - leetcode全套解答python版本python大小:715KBleetcode全套解答python版本。包括更新到10月份的的leetcodeleetcode全套解答python版本。包括更新到10月份的的leetcode
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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 - 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. 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. 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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 practices
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会员免费 - Python 3.9 安装包Python大小:27MBPython是一种编程语言,可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人,都可以轻松学习和使用PythonPython是一种编程语言,可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人,都可以轻松学习和使用Python
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会员免费 - 基于傅里叶算子的手势识别的完整源代码(Python实现,包含样本库)手势识别大小:143MB关于代码的介绍可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569,代码基于Win10 + Python3.7环境,对采集的图片进行了图像平滑,基于OTSU阈值的肤色分割,基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作,最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程,对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子,并分别进行了归一化处理。用KNN和SVM两种算法训练模型,以自己采集数据集为训练集进行了训练,最后基于PyQt5制作了简易界面。关于代码的介绍可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569,代码基于Win10 + Python3.7环境,对采集的图片进行了图像平滑,基于OTSU阈值的肤色分割,基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作,最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程,对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子,并分别进行了归一化处理。用KNN和SVM两种算法训练模型,以自己采集数据集为训练集进行了训练,最后基于PyQt5制作了简易界面。
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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 - 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 - 上海GPS出租车数据集数据集大小:39MB2007年的上海GPS出租车数据集,特征包括:出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、出租车的瞬时速度和出租车载客状态。接近10万条数据,并且附上了LogViewer工具来快速查看每一个数据集。本人学术研究使用过的数据集,绝对可靠!2007年的上海GPS出租车数据集,特征包括:出租车ID、时间、经度、维度、夹角角度、出租车的瞬时速度和出租车载客状态。接近10万条数据,并且附上了LogViewer工具来快速查看每一个数据集。本人学术研究使用过的数据集,绝对可靠!
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会员免费 - 房价预测的BP神经网络实现_python代码BP神经网络大小:8KB波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
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会员免费 - Scikit-learn 使用手册中文版(官方手册中文版)Scikit-learn 使用手册中文版 有监督学习 广义线性模型 11.广义线性模型 英文原文 以下介绍的方法均是用于求解回归问题,其目标值预计是输入变量的一个线性组合。写成数 学语言为:假设!是预测值,则有 y(,x)=0+u1x1+.p 在本节中’称向量=(1,…,n)为ce-·、%ma%W%nma%为 intercept 若要将通用的线性模型用于分类问题,可参见 Logistic回归 1.11普通最小二乘法 Linear使用系数=(1,…,mp)拟合一个线性模型。拟合的目标是要将线性 逼近预測值(XU)和数据集中观察到的值(y)两者之差的平方和尽量降到最小。写成数学 公式即是要解决以下形式的问题 IXw-yl2 广义线性模型 LinearRegression的fit方法接受数组Ⅹ和y作为输入’将线性模型的乐数ω存在成员变
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会员免费 - PSO优化SVM参数matlab实例matlab,大小:44MBmatlab环境下使用PSO算法对SVM多分类器的参数进行优化的案例,代码有详细的注释,另有一篇博客对算法的大致过程有介绍.matlab环境下使用PSO算法对SVM多分类器的参数进行优化的案例,代码有详细的注释,另有一篇博客对算法的大致过程有介绍.
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会员免费 - opencv实时识别指定物体opencv大小:8MBopencv实时识别指定物体,所有需要的用到的文件都已经放上了,opencv 3.4.0 python 3.6.3opencv实时识别指定物体,所有需要的用到的文件都已经放上了,opencv 3.4.0 python 3.6.3
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会员免费 - 基于matlab的车牌识别系统设计车牌识别大小:8MB车牌识别 模板匹配 本文车牌识别系统主要包括了图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等四大核心部分。车牌识别 模板匹配 本文车牌识别系统主要包括了图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等四大核心部分。
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会员免费 - 自用程序:各种光谱数据预处理代码matlab预处理大小:12MB自己常用的程序 解压直接可用,各种光谱数据预处理代码matlab 预处理 光谱数据 平滑求导 中心化散射校正自己常用的程序 解压直接可用,各种光谱数据预处理代码matlab 预处理 光谱数据 平滑求导 中心化散射校正
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会员免费 - 基于欧几里德聚类的障碍物检测ROS实现欧几里德聚类大小:33KB使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点,配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测,具体见博客链接:https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点,配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测,具体见博客链接:https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570
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会员免费 - sklearn库中文版完全使用手册机器学习大小:22MBsklearn使用手册,包括实例step by step,迄今为止讲解得最为详细的该库的中文版使用手册。既有理论也有代码的实现,只要稍微会点Python,理解起来就十分容易了。如果有数学基础的话,那就更好了!(非必须)。sklearn使用手册,包括实例step by step,迄今为止讲解得最为详细的该库的中文版使用手册。既有理论也有代码的实现,只要稍微会点Python,理解起来就十分容易了。如果有数学基础的话,那就更好了!(非必须)。
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会员免费 - BP神经网络的人脸识别matlab代码BP神经网络大小:8MB这是从网上找到的资源,但是却不能运行,经过修改,加入了些自己的解释,已成功运行,得到结果人脸的识别率高达97.5%。这是从网上找到的资源,但是却不能运行,经过修改,加入了些自己的解释,已成功运行,得到结果人脸的识别率高达97.5%。
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会员免费 - Anaconda3-5.0.1 Windows64(网盘下载)网盘下载,最新版本Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64,支持64bit win7和win10系统。 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。
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会员免费 - nlp最全中文情感和语义词库自然语言处理大小:2MB自然语言处理情感分析 舆情监测 需要用到的最全中文情感和语义词库自然语言处理情感分析 舆情监测 需要用到的最全中文情感和语义词库
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会员免费 - cudnn-9.0-windows10-x64-v7下载cudnn大小:170MB最新版cudnn-9.0-windows10-x64-v7,下载解压可完美解决找不到Tensorflow框架问题最新版cudnn-9.0-windows10-x64-v7,下载解压可完美解决找不到Tensorflow框架问题
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会员免费 - zbar Windows32和64的库zbar大小:13MBzbar条码识别库,支持Windows32位和64位版本。zbar条码识别库,支持Windows32位和64位版本。
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会员免费 - python-3.6.2 绿色版python大小:29MB从python官网下载的最新的python运行环境,python-3.6.2。从python官网下载的最新的python运行环境,python-3.6.2。
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会员免费 - ARIMA时间序列预测的matlab实现matlab大小:2KB在matlab中实现ARIMA时间序列预测。函数形式如下: function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n) 其中data为预测所用的数据,为一维列向量;Periodicity为数据的周期;ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值;n为想要预测的数据的个数。所返回的结果result是预测出来的数据(一维列向量),同时会画出预测数据的折线图。在matlab中实现ARIMA时间序列预测。函数形式如下: function [result] = ARIMA_algorithm(data, Periodicity, ACF_P, PACF_Q, n) 其中data为预测所用的数据,为一维列向量;Periodicity为数据的周期;ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值;n为想要预测的数据的个数。所返回的结果result是预测出来的数据(一维列向量),同时会画出预测数据的折线图。
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会员免费 - opencv车牌识别系统,可直接运行车牌识别大小:3MB1.首先单击载入图像菜单项(载入车辆图像),图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项,依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。1.首先单击载入图像菜单项(载入车辆图像),图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项,依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。
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会员免费 - 人工智能全套ppt人工智能大小:30MB人工智能全套学习ppt,适合初学者对于人工智能方面有总体的了解人工智能全套学习ppt,适合初学者对于人工智能方面有总体的了解
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会员免费 - 【原版】粒子群算法实战分享 动画PPTPPT是针对博主使用粒子群优化算法解决水面无人艇静态、动态障碍物规避,及场地布局三类问题,做了更深入的总结分析。 与目前火热的机器学习不同,智能优化算法需要对问题建立确定的模型,具有明确的优化目标函数,对优化变量不断的寻优。通过对三种算法的问题描述、模型建立、算法参数确定、算法流程描述、计算结果分析,及从维度、优化变量、优化目标、针对业务的PSO优化四个方面,对应用在不同场景下的三种粒子群算法进行对比总结,旨在更彻底的剖析如何将粒子群优化算法应用到具体的问题中。 该PPT是原版包含动画的PPT(Office版本越高越好,至少2010,否则有些动画在低版本显示有问题),自我感觉PPT做的很正、很文艺范,是博主7年来打杂做各种PPT经验的大成之作(说白了也就这水平),相信看完原版PPT你就会觉得原来技术分享也可以这么文艺范!
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会员免费 - 使用YOLOv3模型训练自己的数据集YOLOv3大小:4KB使用YOLOv3模型训练自己的数据集,在Ubuntu16.04下面已经能够成功运行,下载使用好了给个好评,O(∩_∩)O谢谢使用YOLOv3模型训练自己的数据集,在Ubuntu16.04下面已经能够成功运行,下载使用好了给个好评,O(∩_∩)O谢谢
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会员免费 - 航迹融合算法MATLAB仿真程序航迹融合大小:6KB基于两维的目标跟踪航迹融合算法MATLAB仿真程序,小程序,对初学者会有帮助,里面有用到简单凸组合航迹融合算法、bar-shalom-campo航迹融合算法和卡尔曼滤波基于两维的目标跟踪航迹融合算法MATLAB仿真程序,小程序,对初学者会有帮助,里面有用到简单凸组合航迹融合算法、bar-shalom-campo航迹融合算法和卡尔曼滤波
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会员免费 - 下载Mastering Machine Learning with Python in Six Steps 英文高清完整.pdf 版Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python By Manohar Swamynathan English | PDF | 2017 | 374 Pages | ISBN : 1484228650 | 9.6 MB Master machine learning with Python in six steps and explore fundamental to advanced topics, all designed to make you a worthy practitioner. This book’s approach is based on the “Six degrees of separation” theory, which states that everyone and everything is a maximum of six steps away. Mastering Machine Learning with Python in Six Steps presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitable Python packages. You’ll learn the fundamentals of Python programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as feature dimension reduction, regression, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are also covered. Finally, you’ll explore advanced text mining techniques, neural networks and deep learning techniques, and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython notebooks to enable you to try out these examples and extend them to your advantage.
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会员免费 - 通过svm cnn knn对高光谱数据集PaviaU进行分类(matlab)svm大小:35MB本资源主要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类,使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。本资源主要通过matlab对Paviau高光谱数据集进行分类,使用了pca、kpca、lda三种数据降维方法以及svm、knn、cnn三种数据分类算法。
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会员免费 - python行人检测视频+源码计算机视觉大小:155MBpython利用hog+svm进行行人检测,并可以进行简单的跟踪python利用hog+svm进行行人检测,并可以进行简单的跟踪
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