链路预测各项指标代码,模型代码,局部朴素贝叶斯模型等
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贝叶斯优化最小二乘向量机,很好的优化方法,也比较少见
2025/6/24 1:51:29 2KB lssvm
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贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断BayesianMethodsforHackersProbabilisticProgrammingandBayesianInference中文版,结合编程讲贝叶斯方法,非常具有实践价值的一本好书!
2025/6/9 6:44:49 25.6MB 贝叶斯 概率论 机器学习
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最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序。
入门必备。
 详细请参考本人的博客http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10375579
2025/5/30 16:32:38 22KB 贝叶斯 分类器 baysian Matlab
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基于Mapreduce的朴素贝叶斯分类
2025/5/25 21:20:55 21KB 贝叶斯 Mapreduce Hadoop
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贝叶斯应用:网络评论预测食品安全案例测试集及源码:数据为2019CCF大数据与计算智能大赛提供的10000条对O2O店铺的评论文本训练数据,分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。
需要根据训练集构造文本分类模型,预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。
2025/5/22 1:26:25 591KB 测试数据集
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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?222归一化有可能提高精度223归一化的类型231)线性归一化232)标准差标准化233)非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n)40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤:50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类(ImageClassification)731.2图像检测(ImageDection)731.3图像分割(SemanticSegmentation)741.4图像标注–看图说话(ImageCaptioning)751.5图像生成–文字转图像(ImageGenerator)762.强化学习(ReinforcementLearning)773深度无监督学习(DeepUnsupervisedLearning)–预测学习783.1条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNets,CGAN)793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构(NvsN)97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖(Long-TermDependencies)问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?深度学习DL基础中178@李振华,https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性:多变量线性回归中,变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余,导致过拟合。
184解决方法:排除变量的相关性/加入权重正则。
184勘误记216后记219
2025/5/8 18:45:30 10.75MB BAT 机器学习 面试
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代码采用贝叶斯分类器对mnist数据集进行分类,文件中自带mnist数据集,代码采用python编写,分类正确率达97%以上。
2025/4/21 5:23:34 10.17MB mnist 十分类
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bayes.py为主体代码,利用终端输入python调用程序,代码中包含中文注释。
也包含测试集与训练集。
2025/4/1 16:47:41 20KB 贝叶斯算法 机器学习
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非常有戏的机器学习课程设计《基于朴素贝叶斯方法的fMRI数据分析》。
压缩包内附有课程设计原文,word版本。
同时,附有实验用全部程序,由数十个matlab函数组成。
所以,也是学习matlab和朴素贝叶斯的好资料!数据集相信可以从网站下载,也可以向本人索要。
2025/3/31 2:06:16 122KB 机器学习 课程设计 贝叶斯 fMRI
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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