deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包,里面含有很多机器学习算法,如卷积神经网络CNN,深度信念网络DBN,自动编码AutoEncoder(堆栈SAE,卷积CAE)。
2024/1/8 18:24:50 19.24MB DL-matlab包
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基于opencv的车牌识别源码,亲测可用,包括提前提取车牌区域,字符分割以及字符识别整个车牌识别过程。
在提取车牌区域时用过SVM支持向量机来识别,最后的车牌字符识别通过神经网络识别。
将两种机器学习算法都用到了。
不仅仅用于学习,我在车牌识别项目中也是基于该源码工作的。
2023/12/16 20:19:13 43.77MB opencv 车牌识别 SVM 神经网络
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本文来自于博客园,本文主要使用机器学习算法来将个体机器学习器的结果结合在一起,这个方法就是Stacking,希望对您的学习有所帮助。
Ensemblelearning中文名叫做集成学习,它并不是一个单独的机器学习算法,而是将很多的机器学习算法结合在一起,我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。
在集成学习器当中,个体学习器都相同,那么这些个体学习器可以叫做“基学习器”。
个体学习器组合在一起形成的集成学习,常常能够使得泛化性能提高,这对于“弱学习器”的提高尤为明显。
弱学习器指的是比随机猜想要好一些的学习器。
在进行集成学习的时候,我们希望我们的基学习器应该是好而不同,这个思想在后面经常体现。
“好”
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Weka是机器学习中的一个非常好的开源工具,对于熟悉Java的同学们来说是一个非常好的选择。
Weka几乎包含了所有常见机器学习算法的Java实现,Weka中支持的数据格式主要是arff,虽然weka官网上提供了一些arff文件,但有时仅有这些还不能满足需求,为此,本人搜集各方资料,再加上自己的手工转换,整理出了一个还算比较完整的arff数据集合,在这里分享给大家,并配有教材能边看边进行案例分析
2023/10/12 10:06:47 69.19MB weka
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信号处理、图像处理、计算机视觉、数值分析、数值线性代数和机器学习算法。
稀疏和冗余的表述在信号和图像处理方面的从理论到实际应用
2023/9/26 14:05:07 3.39MB 稀疏 冗余 信号 图像处理
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美国邮政usps手写数字数据集,用于模式识别、机器学习算法的验证。
mat格式,简单易用。
2023/9/10 22:25:31 17.61MB usps 模式识别 机器学习
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Matlab数据挖掘算法工具包,基础的机器学习算法,可以在Matlab平台下运行
2023/9/5 13:33:25 635KB Matlab
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这是我目前看到的最好的机器学习算法学习资料。
可在B站找视频,找不到的给我留言。
讲的很清楚,有条理,课件内容丰富。
2023/8/31 14:41:04 94.13MB 机器学习
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近些年来,人工智能领域又活跃起来,除了传统了学术圈外,Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队,并取得了很多令人瞩目的成果。
这要归功于社交网络用户产生的大量数据,这些数据大都是原始数据,需要被进一步分析处理;还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现,比如GPGPU的快速发展。
除去这些因素,AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。
本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法,从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
如果你不太熟悉相关知识,通常的机器学习过程如下:1、机器学习算法需要输入少量标记好的样本,比如10
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NSL-KDD数据集是KDD99数据集的改进,可以作为有效地基准数据集,各机器学习算法可以在NSL-KDD数据集上进行入侵检测实验。
2023/8/13 4:26:44 6.29MB 数据集 NSL-KDD KDD99 入侵检测
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡