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搜索资源列表

  1. 感知器用于分类代码matlab代码

  2. 感知器用于分类，大家好，感知器用于分类的m文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-23
    • 文件大小：239
    • 提供者：ztz498612

  1. altova-xmlspy-enterprise-2010-v12-3

  2. Altova XMLSpy ®2013企业版是业界最畅销的XML编辑器和开发环境进行建模，编辑，转换和调试XML相关的软件。它提供了世界领先的XML编辑器，在原图形架构设计师，一个代码生成器，文件转换器，调试器，分析器，完整的数据库集成，支持WSDL，SOAP，XSLT，XPath，XQuery，XBRL，Open XML文档，加上视觉Studio和Eclipse插件，等等。 XMLSpy 你需要创建最先进的XML和Web服务的应用程序，但同时它具有足够的灵活性，让您的工作与XML的意见和选择

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-15
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：ku281

  1. xmlspy.2013-patch

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  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：237568
    • 提供者：wrskook

  1. 最小均方差

  2. 此代码用于神经网络单层感知器分类的问题，解决一些线性可分问题。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-04-27
    • 文件大小：1024
    • 提供者：baidu_26755685

  1. 基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法

  2. 基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考资料

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-19
    • 文件大小：6144
    • 提供者：zichen7055

  1. 思科 Cisco Catalyst 2960-X 系列交换机.pdf

  2. 思科 Cisco Catalyst 2960-X 系列交换机pdf,思科 Cisco Catalyst 2960-X 系列交换机,Cisco? Catalyst? 2960-X 系列交换机是可堆叠的固定配置千兆以太网交换机， 能为园 区和分支机构应用提供企业级接入。该系列产品旨在通过简化运营 来降低总 拥有成本，可借助智能 服务和各种高级 Cisco IOS? 软件功能，实现可扩展、 安全且 高能效 的业务运营。Cisco Catalyst2960-XR|P-Lite高性能路由 思科硬件路由架构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-18
    • 文件大小：553984
    • 提供者：weixin_38743506

  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：h394266861

  1. python实现感知器算法（批处理）

  2. 本文实例为大家分享了Python感知器算法实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下 先创建感知器类：用于二分类 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): """ 感知器：用于二分类 参照改写 https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/54619495 属性： w0:偏差 w:权向量 learning_rat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38725260

  1. Machine-Learning-Playbook:我有用的代码，程序，说明以及有关机器学习的更多内容的集合！-源码

  2. 机器学习手册 :closed_book: 介绍 这是有用的代码，程序，说明以及关于机器学习的更多内容的集合。 我的目标是通过从头开始构建一切，来实践和证明我对机器学习的基础，中级和高级概念的理解！ 神经网络背后的数学 首先， 概述了我对工作原理的理解，还包括演示如何使用基础数学和的演示。 致谢：我的一个朋友很友善，我完成关于背后的数学的文章，并解释诸如反向传播等关键概念。 我的工作基于我的谈话以及他的论文。 密集的NN和多层感知器（基于MNIST和Fashion MNIST数据集） 接下来，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42099070

  1. ilo：使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化的正式实施-源码

  2. 官方实施：使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化 该存储库托管了该论文的官方PyTorch实现：“使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化”。 抽象 我们提出了中间层优化（ILO），这是一种用于解决具有深层生成模型的逆问题的新型优化算法。 不仅仅对初始潜在代码进行优化，我们还逐步更改了输入层，从而获得了更多具有表现力的生成器。 为了探索更高维度的空间，我们的方法搜索位于上一层所诱导的流形周围的小l1球内的潜在代码。 我们的理论分析表明，通过使球的半径保持相对较小，我们可以使用深度生成模型来改善压

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：51380224
    • 提供者：weixin_42121754

  1. 小组情感识别：使用深度神经网络和贝叶斯分类器进行小组情感识别-源码

  2. 团体情感识别 该项目旨在将一个群体的感知情感分为积极，中立或消极。 所使用的数据集是“ ”，其中包含各种社会环境中人群的“野外”照片。 我们的解决方案是基于的模型的混合机器学习系统 并通过其他更完善的机器学习方法和实验进一步扩展它。 它已发表在论文《。 演示版 1.影片 2.应用程序（不工作） 使用说明 该存储库包含3个分支- master包含用于训练和测试模型的代码。 webapp包含webapp。 android包含android应用。 1.主分支 1.1使用完整管道对图像（或一组

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：82837504
    • 提供者：weixin_42137022

  1. jupyter笔记本：Jupyter笔记本和其他-源码

  2. 布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42097208