中国科学院大学模式辨认与机器学习
2023/3/18 15:11:28 71KB PRML
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書中机器学习(特别是在分类)中一个令人惊讶的常见问题,出现于每个类别的观测样本不成比例的数据集中。
普通的准确率不再能够可靠地度量功能,这使得模型训练变得更加困难。
不平衡类别使得“准确率”失去意义。
2023/3/17 14:41:33 28.88MB "人工智力" "仿生機器
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YaserS.Abu-Mostafa教授所著的机器学习教材下半部。
非影印,非常清晰。
是caltech《learningfromdata》和台大林轩田教授《机器学习基石》的指定教材。
主要讲授机器学习的理论问题。
算是引见学习理论比较浅显易懂的入门教材了。
2023/3/11 13:10:43 15.06MB machine learning statistical learning
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该数据是基于周志华的《机器学习》中数据自己制造的数据。
2023/3/9 18:04:26 10KB machine Lear xigua3.0
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关联规则商品销售数据集,描述一个商店的商品销售记录,用于数据发掘与机器学习。
2023/3/9 13:44:33 4.06MB 关联规则 销售 数据
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由PoonamSharma和AkanshaSingh所写:深度学习在各种机器学习和计算机视觉应用中取得了显着的成功。
学习允许多个处理层自己学习功能,与传统的机器学习方法相反,而传统的机器学习方法无法以自然方式处理数据。
深度卷积网络在处理图像和视频方面表现出色,而循环神经网络在顺序数据方面取得了巨大成功。
本文回顾了迄今为止在该领域所做的所有方面和研究以及未来的可能性。
2023/3/8 10:45:36 293KB 深度神经网
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吐血整理,针对山东大学机器学习/模式识别课程期末考试,涵盖大量知识点,应该可以压中很大部分的问答题、定义题了
2023/3/8 3:53:36 50.87MB 机器学习 模式识别 考试复习
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PPT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,及场地规划三类问题,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!
2023/3/8 1:11:05 18.56MB 粒子群 无人艇 布局 规划
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awesome-h2o:使用H2O机器学习平台构建的研究,使用和项目的精选清单
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FERET数据集中的,200个人,每人7幅图,每幅图是80x80,经过matlab处理的,分为特征维和类别标记,可用于模式辨认和机器学习算法。
2023/3/7 3:45:10 14.64MB FERET数据集 matlab 人脸数据集
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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