中国科技大学机器学习文献阅读作业,希望能给大家带来帮助。
2023/9/21 5:21:45 5.1MB 机器学习
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机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码,只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线,然后转化为01矩阵,用knn算法找训练数据中最相近的k个,现在应该是可以对所有字符进行训练和识别,只是训练数据中还只有数字而已,想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次,现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了,并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中,增加以后识别的正确率,识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
2023/9/21 3:58:52 15KB 机器学习 KNN
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许多行业专家认为,无人监督学习人工智能的下一个前沿,这可能是人工智能研究的关键,即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记,因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集,以发现埋藏在数据深处的有意义的模式,人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的,生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow,提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码,您将识别难以发现的数据模式,获得更深入的业务洞察力,检测异常,执行自动特征工程和选择,以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。
2023/9/19 21:43:25 5.69MB 深度学习 Python
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机器学习AI、医疗深度学习,知识图谱,智能语音
2023/9/19 16:09:49 297.36MB ppt
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1、掌握选择term的方法;
2、权重计算(TermWeighting):即计算每篇文权重计算(TermWeighting):即计算每篇文档中每个term的权重,计算TF、IDF;
3、查询和文档的相似度计算(Siili•查询和文档的相似度计算(SimilarityComputation)。
2023/9/18 8:24:43 2.17MB 文档建模
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看了Stanford的AndrewNg老师的机器学习公开课中关于LogisticRegression的讲解,然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分,写下此篇学习笔记总结一下。
首先说一下我的感受,《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现,非常具有操作性,可以加深对算法的理解,但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略,很多细节没有具体介绍。
所以,对于没有基础的朋友(包括我)某些地方可能看的一头雾水,需要查阅相关资料进行了解。
所以说,该书还是比较适合有基础的朋友。
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机器学习,神经网络多层感知器实现,稍事修改即可实现手写数字识别,鸢尾花识别实验等
2023/9/16 13:20:55 9KB neural learni mlp
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二分类数据集,乳腺癌数据集,568条记录,30类特征,可以用分类算法如xgboost,svm等分类算法
2023/9/12 6:17:19 118KB 二分类 乳腺癌数据集 xgboost svm
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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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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