Nobullshitguidetolinearalgebra,绝对好书。
无废话学线性代数。
机器学习最好的线代入门书籍。
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2025/2/19 13:45:39
16.81MB
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基于改进机器学习算法的电商用户购买预测，胡智超，杨福兴，近年来，电商平台陡增的巨额订单量容易导致快递爆仓，也极大地超过了物流系统的运载能力。
本文采用现有的数据挖掘技术分析用户的
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2025/2/19 7:26:19
298KB
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20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。
它包含18828个文档，来自于20个不同的新闻组。
该资源包含一个原信息文件和3个目录：test、train和raw。
测试和训练目录将整个数据集切分为60%的训练和40%的测试文档。
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2025/2/14 8:10:56
39.78MB
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决策树代码实现，参考机器学习实战，数据集采用的是adult数据集，增加了数据清洗，该决策树是随机实现的，增加了过拟合的剪枝。
2025/2/7 11:11:17
2.52MB
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垃圾分类训练数据集，每张垃圾图片带有同名txt标签文件，共14802张图。
在机器学习中会把数据分为训练集、测试集和检验集。
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2025/2/3 14:46:57
549.64MB
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2020年1月机器学习期末考试题目整理，人工智能实验班，期末考试题目，回忆版整理，必修课，不是限选！机器学习期末考试题目整理机器学习期末考试题目整理机器学习期末考试题目整理
2025/1/31 5:16:51
363KB
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深度学习(DeepLearning)是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)完成学习任务的机器学习方法。
其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。
与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。
其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。
与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。
2025/1/19 7:51:09
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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