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搜索资源列表

  1. weka机器学习及数据挖掘软件

  2. Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2012-01-10
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：gaojingyu816

  1. 2016大数据技术大会

  2. 2016大数据技术大会，来自一线互联网（含bat）厂商顶级大学的大数据实践经验， 包含以下主题： ​百度大规模推荐系统实践 京东数据库备份系统进化之路​ ​腾讯大数据能力输出之路 基于图算法的跨设备受众识别 ​360聚效广告大数据平台实践​ ​领域知识驱动的个性化推荐方法 大数据基础组建的安全解决方案 ​大数据视野下的数据安全防护体系探索​大数据安全防护​ ARM嵌入式系统的DNN性能优化 ​Gemini：基于图计算的高性能大数据分析系统 ​下一代实时数据处理引擎——Apache Apex项目

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-09
    • 文件大小：78643200
    • 提供者：dreamfarwhb

  1. 数据挖掘分析师之硬技能+-+零基础到数据挖掘精通（Excel、Oracle、SPSS初步）

  2. 对于数据挖掘的初步入门，包含：数据挖掘初探，功能介绍，EXCEL基础，ORACLE数据库安装，数据预处理，预测算法-线性回归，决策树，关联算法-Apriori,聚类算法-kmeans, 最优化求解，SPSS Modeler探索与分析，回归分析，RFM分析等。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：tongtongliwei

  1. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记

  2. 斯坦福大学 2014机器学习教程中文笔记 Machine Learning(机器学习 机器学习 )是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学习行为，以获取新是研究计算机怎样模拟或实现人类的 学

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u014793454

  1. 机器学习个人笔记完整版（附数学公式）v5.28

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：u014793454

  1. 机器学习和深度学习个人笔记合集

  2. Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。机器学习是当今非常普遍，你可能会使用这一天几十倍而不自知。很多研究者也认为这是最好的人工智能的取得方式。在本课中，您将学习

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-17
    • 文件大小：84934656
    • 提供者：action_now_

  1. 斯坦福机器学习笔记.zip

  2. 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。在过去的十年中，机器学习帮助我们自动驾驶汽车，有效的语音识别，有效的网络搜索，并极大地提高了人类基因组的认识。在本课中，将学习最有效的机器学习技术，并获得实践，让它们为自己的工作。更重要的是，不仅得到理论基础的学习，而且获得那些需要快速和强大的应用技术解决问题的实用技

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-16
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_44824881

  1. 象心力科技宣传册，功率预测，风电、光伏、数值天气预报

  2. 北京象心力科技有限公司是一家为电力、能源等气象敏感行业提供气象和大数据服务的科技公司。 我们旨在为客户提供精准稳定的数据产品、优质专业的咨询服务和完整高效的解决方案。始终将客户和行业的需求放在首位，深度挖掘行业数据，利用自主的气象预报系统、AI算法模型和智能云平台，为客户提供行业所需的专业数据服务。 象心力科技核心团队由资深气象学家、人工智能算法高级工程师和大数据专家组成。 团队硕博以上占比80%，在新能源气象领域深耕多年，拥有多家全球顶尖的数值天气预报资源和深厚的技术经验积淀。 运气象之力，铸

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：Meteoforce

  1. THU AI TR：人工智能之机器学习

  2. 人工智能之机器学习报告 THU AI TR：以AMiner科技情报大数据挖掘服务平台为基础，聘请领域内专业学者为顾问，采用人工智能自动生成技术，以严谨，严肃，负责的态度，提供深刻的科技洞察报告，通过概述篇、技术篇、深度学习篇、论文解读篇、人才篇、应用篇、趋势篇、开放资源篇等梳理机器学习领域的众多关键技术及其进展，整理专家的观点意见和开放资源。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42702781

  1. 《人工智能》(蔡自兴著)课后答案完整版.pdf

  2. 主要内容如标题所示，为《人工智能》课后答案问题求解(下棋程序),逻辑推理与定理证明(四色定理证明),自然语言理解,自动程序设 计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学(星际探索机器人),模式识别(手写识别 汽车牌照识别,指纹识别),机器视觉(机器裝配,卫星图像处理),智能控制,智能检索, 智能调度与指挥(汽车运输高度,列车编组指挥),系统与语言工具 新的研究热点: 分布式人工智能与 Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据 分析),人工生命 第二章知识表示方法 2-

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-07
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_17337199

  1. 人工智能之数据挖掘_第二章_技术篇

  2. 在当今的大数据时代，数据在社会中扮演着重要的角色。然而数据通常并不能直接被人们利用，如何从大量的看似杂乱无章的数据中揭示出其中隐含的内在规律，发掘出有用的知识以指导人们进行科学的推断与决策，是需要对这些纷繁复杂的数据进行分析的。数据挖掘从一个新的视角将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能等领域有机结合起来，它组合了各个领域的优点，因而能从数据中挖掘到运用其他传统方法不能发现的有用知识。这里从数据挖掘的应用领域这一视角来阐述数据挖掘的方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kamo54

  1. 人工智能之二-全套路演示.pptx

  2. 人工智能的一全套演练，从最开始的数据挖掘，数据分析，到后面的机器学习等；特征工程，调参， 模型整合。 如果对机器 学习没有一个全面的了解，通过这个文档，可以鸟瞰全局，当然，细节部分，没有相应 的知识 支撑，还是很困难。不过可以以此为索引 ，去相应学习对应的知识 。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-10
    • 文件大小：924672
    • 提供者：dualvencsdn

  1. 通信与网络中的基于信息熵的Markov网络结构学习算法研究

  2. 1 引言 　　日常生活中人们常需要处理不确定信息，例如：预测明天是否会下雨，病人是否得了某种疾病。Bayesian网是进行不确定性推理的有力工具，被广泛应用于人工智能、专家系统、数据挖掘等领域，是当前研究的热点。利用Bayesian网可以推理不确定性知识，从而达到较好效果。 　　Markov网是类似于Bayesian网的另一种进行不确定性推理的有力工具。Markov网是一个无向图，构造时无需发现边的方向，要比构造Bayesian网容易得多。首先构造Markov网，再求出与之等价的Bayesi

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_38702339

  1. 《2020升级版：人工智能之数据挖掘》

  2. 近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华 — 中国工程院知识智能联合研究中心共同编写的《人工智能之数据挖掘》报告正式发布。报告针对数据挖掘的情况进行了深度剖析，从数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场景、发展趋势 5 个部分，介绍数据挖掘的最近研究进展，并展望了数据挖掘的未来发展趋势。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-12
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：syp_net

  1. Python机器学习项目：基于数据挖掘的抖音商用广告视频识别

  2. 基于数据挖掘的抖音商用广告视频识别 Commercial-Vedio-Recognition Project:基于数据挖掘的tik tok商用广告视频识别 GitHub Notebook From Kaggle Notebook From 阿里天池 Dataset From Kaggle Dataset From 阿里天池 任务 为了吸引观众的注意力，广告视频的长度、音频、文本位置和画面会有与众不同之处。 我们将使用人工智能的方法构建一套商用广告识别系统来预测抖音短视频是否为商用广告，通过对Ti

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38500444

  1. 一文读懂人工智能

  2. 人工智能：人工＋智能。 人工智能是关于知识的学科，怎样表示、获取和应用知识。 核心目标：让机器去完成只有人能够完成的智能工作。 人工智能包括模式识别、机器学习、数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理等。 1. 模式识别 定义：模式是指存在于时间和空间中可观测性、可度量性和可区分性的信息；模式识别是对模式进行分析与处理，进而实现描述、辨识、分类与解译。 基本任务：从标记样本中训练识别系统或者从无标识样本中发现模式。 2. 机器学习 定义：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_38595689

  1. 他自学成才，坐拥42W粉丝，技术第一大号！

  2. 今天给大家推荐一位自学转行Python数据挖掘算法的朋友:王大伟。他是公众号“Python爱好者社区”公众号的唯一小编，目前他的公众号有42W+粉丝。 你与这些干货只差长按下图扫码关注！ 他的转行经历比较曲折，也比较有意思。他本科是华东理工大学机械专业的学生，保研差了一名，之后考研考上后发现并不想学这个专业，那时候人工智能大数据逐渐进入公众视野。在本科就喜欢数学建模和编程的他开始接触这个领域，从此一发不可收拾。他选择了Python作为编程工具，开始了自学之旅。 积累 在读研期间，除了上课，大部

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1012736
    • 提供者：weixin_38589774

  1. 6G内生安全：体系结构与关键技术

  2. 传统移动通信系统在设计之初把安全作为一种独立的技术，依靠“补丁式”“外挂式”，实现无线通信的安全防护。第六代（6G）移动通信系统将基于软件定义切片平台，注重边缘计算，采用人工智能和大数据挖掘等适配不同的应用场景和性能目标，传统的外挂式网络安全机理难以确保6G自身对安全内嵌的需求。提出6G内生安全机理，阐述了6G内生安全的体系结构和关键技术，并且针对6G将采用的新技术中的安全威胁，给出了这些威胁的解决方案，探讨了6G内生安全的挑战和未来研究方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：923648
    • 提供者：weixin_38571878

  1. AIChem:智能化学在线课程-源码

  2. 爱化学 智能化学在线课程，张强，西北农林科技大学化学与药学院 1教学目的 面向化学专业的本科生，系统学习化学数据的人工智能分析与挖掘 2内容 课程框架（学时数） 背景（2） 如何优雅的写代码，并增加鲁棒性（类的继承，4） 化学结构的数字化（rdkit，4） 自由自在的干预数据（人工智能是树，数据是水，数据数据...，4） 我要看见你的美（matplotlib数据可视化，2） 风立了，带你起飞（scikit-learn机器学习，4） 没有最好只有更好（验证-优化的强迫症：过拟合与欠拟合，2） 升仙

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42097819