机器学习, 数据挖掘(Machine Learning,Data Mining)- 资源 - 专家,会议,课程等

最新推荐文章于 2023-11-27 15:15:08 发布
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#人工智能

本文精选了机器学习领域的优质资源，包括知名专家、重要会议及精品课程等内容，旨在为读者提供全面深入的学习指南。
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机器学习课程总结
和而不流
01-09 9767
1结论 1.1总结和致谢 在这门课中 我们花了大量的时间 介绍了诸如线性回归 逻辑回归 神经网络 支持向量机 等等一些监督学习算法， 这类算法需要带标签的数据和样本 ，比如 x(i) y(i)。 然后我们也花了很多时间介绍无监督学习 ，例如 K-均值聚类 用于降维的主成分分析。 以及当你只有一系列无标签数据 x(i) 时的 异常检测算法， 当然 有时带标签的数据 也可以用于异常检测
数据挖掘（机器学习）课程报告及weka源码及相关论文
12-18
蒋老师课程的报告。其中有四个改进思路。 1.本报告内容系在蒋良孝老师课程的指导下，通过查阅论文和自行思考以及实验验证后撰写的； 2.源码部分位于weka-src\src\main\java\weka\classifiers\wangliyuID3，其中有报告中的前三个的源码，可以参考，敬请指教； 3.上传的目的是为了给有困难的同学一点提示。
机器学习与数据挖掘实验报告.zip
01-27
广州大学机器学习与数据挖掘实验报告，其中一个链接为：https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=113242787
机器学习课程报告
06-21
分为几个板块，包括PCA、字典学习、混合高斯模型等理解，用于研究生机器学习课程的结课作业报告。
数据挖掘与机器学习课程总结
Kong的博客
12-08 2774
机器学习课程总结，对常见的传统机器学习算法（决策树、聚类、关联规则等）做了总结
数据挖掘课程报告
10-06
针对经典的 Apriori算法的研究后，提出了对Apriori算法的改进，这样就可以降低了I/O口的负荷量。
Machine Learning and Data Mining（机器学习与数据挖掘）
weixin_30512785的博客
01-22 2609
Problems[show] Classification Clustering Regression Anomaly detection Association rules Reinforcement learning Structured prediction Feature engineering Feature learning Online lea...
数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)的区别是什么？
人工智能AI技术
09-26 2939
本文主要分为两部分，第一部分阐述数据挖掘(data mining)，机器学习(machine learning)，和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同，其手段(算法，模型)有很大的重叠，所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(data science)的关系，以及数据科学(data science)和商业分析(business analytics)之间的关系。其实，...
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn,Keras & TensorFlow
naozibuok的博客
11-27 1818
读书记录。
Data-Mining-and-Machine-Learning.zip_machine learning
09-19
总之，“Data Mining and Machine Learning”这本手册提供了全面的理论和实践指导，旨在帮助读者理解和应用数据挖掘与机器学习技术，以解决现实世界中的复杂问题。无论是初学者还是经验丰富的从业者，都能从中...
数据挖掘的相关研究使用软件 weka
04-20
数据挖掘的相关研究使用软件 weka 是一个开源软件 可以用Java语言
Big Data，Data Mining，and Machine Learning（高清无水印）
02-26
Big Data，Data Mining，and Machine Learning（高清无水印） This book project was fi rst presented to me during my fi rst week in my current role of managing the data mining development at SAS. Writing a book has always been a bucket‐list item, and I was very excited to be involved. I’ve come to realize why so many people want to write books, but why so few get the chance to see their thoughts and ideas bound and published.
Data Analysis, Machine Learning and Applications
03-19
作者: Preisach, Christine (EDT)/ Burkhardt, Hans (EDT)/ Schmidt-thieme, Lars (EDT) 出版社: Springer Berlin Heidelberg 副标题: Proceedings of the 31st Annual Conference of the Gesellschaft für Klassifikation e.V., ... Data Analysis, and Knowledge Organization) 出版年: 2008-10-10 页数: 736 ISBN: 9783540782391
Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques(2-4th)
12-22
《数据挖掘：实践中的机器学习工具与技术》是数据挖掘领域的经典著作，涵盖了从第二版到第四版的丰富内容。这本书由Ian H. Witten、Eibe Frank和Mark A. Hall三位作者共同撰写，旨在为读者提供实际的数据挖掘和机器...
data-gh-pages.zip_Data mining_QFYU_machine learning_soillhq
09-23
数据挖掘与机器学习是当前信息技术领域中的热点话题，它们在大数据分析、预测建模和智能决策等方面发挥着关键作用。本资料"**data-gh-pages.zip**"包含了源自GitHub的机器学习项目源代码，旨在为用户提供一个备份...
Data-mining-Machine-learning
04-06
在"Data-mining-Machine-learning"项目中，可能涵盖了以下知识点： 1. 数据预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测和转换，这些都是数据挖掘的前期步骤，确保模型训练的数据质量。 2. 特征工程：包括特征选择、...
Weka-3.7.0：最新数据挖掘与机器学习工具发布
### 标签知识点：weka, data mining, machine learning, 数据挖掘, 机器学习 标签列出了与Weka软件紧密相关的主要关键字。Weka作为一个广泛应用于数据挖掘和机器学习领域中的工具，它的标签反映了这些关键词的重要...
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