机器学习及其应用2015 [高新波，张军平 主编] 2015年版

最新推荐文章于 2019-10-29 17:30:40 发布
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#机器学习及其应用2015

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机器学习：定义、原理、应用与未来（万字总结）
晓林爱学习的博客
02-08 1982
机器学习的未来充满了机遇和挑战。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，机器学习将在更多领域发挥重要作用，为人类的发展和进步做出更大的贡献。我们也需要积极应对机器学习发展过程中面临的挑战，确保其健康、可持续发展。通过不断探索和创新，机器学习有望为人类创造更加美好的未来。
模煳聚类分析及其应用(高新波)
02-25
模煳聚类分析及其应用 (高新波) 无水印 完整版 章节内容完整
机器学习理论及应用.pdf
09-24
机器学习理论及应用.pdf
机器学习及应用教案.pdf
07-09
机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf机器学习及应用教案.pdf
第十届机器学习及其应用研讨会 MLA’2012 Slides
Pattern Analysis and Computer Vision
10-24 886
<!-- h6{font-size:11pt;} --> On Learning Sparse Structured Input-Output Models [PDF], Prof. Eric Xing （卡内基梅隆大学, 美国） Learning with Implicit/Explicit Structures [PDF], Prof. James Kwok（香港科技大
机器学习及其应用2013,　机器学习及其应用2015
weixin_34007291的博客
12-20 860
机器学习及其应用2013   内容简介     书籍    计算机书籍机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。近年来，机器学习不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支持技术。本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分8章，内容分别涉及稀疏话题表示学习、基于向量场的流形学习和排序、秩极小化...
模糊聚类分析及其应用(高新波)
08-10
高新波的模糊聚类分析及其应用pdf版，较李相镐的内容新一些。
计算机视觉课件（高新波）
最新发布
10-31
这部分内容不仅包括了计算机视觉的定义和历史背景，还涵盖了它的主要应用，如机器视觉、医疗成像、无人驾驶等领域。 随后，课件深入讨论了图像获取和处理的基础知识，涉及图像形成、图像预处理、特征提取等关键技术...
高新波版随机信号答案+第二章第四章ppt.zip
11-03
这本书深入浅出地介绍了随机过程的基本理论及其在信号处理中的应用，对于准备考研，特别是目标为北理工826专业的学生来说，是一份非常有价值的参考资料。本压缩包中包含了两部分学习材料：《随机信号分析》的课后...
高新波版随机信号考研复习资料下载
在准备考研的过程中，考生应当充分利用好高新波版《随机信号分析》这本书及其配套资料。对平稳随机过程的谱分析进行深入理解，掌握非线性系统对随机信号的影响。考生还应重视课后习题的练习，通过不断练习与思考，...
《机器学习及其应用》示例参考代码.pdf
09-13
机器学习的很多示例代码，包括模型估计与优化的房屋价格预测、监督学习、集成学习、强化学习、神经网络的内容示例应用示例
机器学习算法与应用.pdf
09-24
机器学习算法与应用.pdf
机器学习方法及其技术应用.pdf
09-24
机器学习方法及其技术应用.pdf
机器学习与数据科学（全套PDF格式的讲义）
10-21
00_学习问题研究的简史.pdf 00_课程介绍.pdf 01_基于实例的学习.pdf 02_线性模型.pdf 02_线性模型_I.pdf 02_线性模型_补充_无约束优化.pdf 03_线性模型的扩展_I_II.pdf 04_学习过程的统计性质与集成学习.pdf 05_支持向量机与统计学习理论_I.pdf 05_支持向量机与统计学习理论_I_II.pdf 06_正则化理论及其应用_I_II.pdf 07_无监督学习_I_II_III.pdf 08_压缩感知与稀疏表示_I_II.pdf 09_深度学习.pdf
《机器学习及应用》
浩子的博客
05-20 1701
凸函数 一个函数f满足： （1）它的定义域是凸集 （2）对于其定义域中的任意两点x1x_1x1​，x2x_2x2​，对任意0≤α≤10≤\alpha≤10≤α≤1，都满足f(αx1+(1−α)x2)≤αf(x1)+(1−α)f(x2)f(αx_1+(1−α)x_2)≤αf(x_1)+(1−α)f(x_2)f(αx1​+(1−α)x2​)≤αf(x1​)+(1−α)f(x2​)。 那么这个函数f就...
机器学习与应用—学习笔记
studyeboy的专栏
05-08 1136
文章目录机器学习简介数学知识微积分和线性代数导数向量与矩阵偏导数与梯度雅克比矩阵Hessian矩阵行列式特征值和特征向量二次型向量与矩阵求导最优化方法梯度下降法牛顿法坐标下降法拉格朗日乘数法凸优化拉格朗日对偶KKT条件概率论随机事件与概率条件概率随机变量数学期望与方差随机向量最大似然估计机器学习基本概念 机器学习简介 机器学习的训练过程是通过训练样本寻找分类函数或模型的过程。有监督（聚类和数据降维...
机器学习的应用
DrugOne
10-29 1195
Applied Machine Learning
5分钟了解机器学习及其应用
weixin_34405354的博客
09-01 396
文章讲的是5分钟了解机器学习及其应用，什么是机器学习?我遇到过最简单的定义是：机器学习是AI的分支，是探索如何依据以往经验提升计算机性能的技术。更复杂的解释可能是： 　　AI分支：人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是...
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