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搜索资源列表

  1. 针式PinPKM-V2013（2013版）

  2. 针式PKM 是专业的 个人知识管理软件，比Windows资源管理器多130项功能专门用来进行个人知识管理。 1.按标题瞬间搜索，和everything一样快，功能一样强大，来快速找到文档 2.支持200多种文档格式的全文搜索，支持组合搜索“A .pdf”搜索包含A内容的PDF文档 3.文件夹快速定位搜索来分析自己的知识体系 4.支持本地智能备份、网盘备份等提升知识文档的安全性 5.支持多维分类、标签、多文档关联等方式来归类整理自己的文档 6.支持共享知识库来和同事分享自己的专业研究结果 7.支

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2015-10-18
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：h9s

  1. 针式PinPKM-V201502（免费无使用限制）

  2. 简介概况 2007年，针式PKM 对外发布V1.0版，2012年发布V9.6版，2013年发布V2013版，2015年发布V2015版。2015年4月17日改名为文档大师 1.版本兼容原则 新版本的针式PKM总是兼容旧版的知识库，即旧版软件创建的知识库可以自动升级到新版，无需任何转换。 2.Windows平台支持 支持从Windows XP、Win7、Win8、Windows Server2003/2008/2012等 3.Office支持 支持OfficeXP、Office2003/2007

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2015-10-18
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：h9s

  1. 针式PinPKM-V201506（免费无使用限制）

  2. 2007年，针式PKM 对外发布V1.0版，2012年发布V9.6版，2013年发布V2013版，2015年发布V2015版。2015年4月17日改名为文档大师 1.版本兼容原则 新版本的针式PKM总是兼容旧版的知识库，即旧版软件创建的知识库可以自动升级到新版，无需任何转换。 2.Windows平台支持 支持从Windows XP、Win7、Win8、Windows Server2003/2008/2012等 3.Office支持 支持OfficeXP、Office2003/2007/2010

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2015-10-18
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：h9s

  1. 机器学习个人笔记完整版v4.21

  2. 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记：本课程ᨀ供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习 （聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理 论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何 运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计 算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-20
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_37562521

  1. 机器学习个人笔记完整版v4.21

  2. 吴恩达的机器学习教程中文笔记，主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-07
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：m0_37868504

  1. 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

  2. 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。 本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控 制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘， 和其他领域。 本课程需要 10 周共 18 节课

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-28
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：xiaoxc_java

  1. 斯坦福机器学习课程的笔记

  2. 斯坦福机器学习课程的PPT。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。本课程需要10 周共

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-14
    • 文件大小：214958080
    • 提供者：weixin_40704532

  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. 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

  2. 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括：（一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-13
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：qq_33042407

  1. 机器学习笔记

  2. 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-14
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：linyan803

  1. 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记

  2. 课程地址：https://www.coursera.org/course/ml 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：u010347179

  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. 数据挖掘十大算法详解.zip

  2. 数据挖掘十大算法详解,数据挖掘学习笔记--决策树C4.5 、数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法 、机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)、拉格朗日对偶、支持向量机(SVM)（三）-- 最优间隔分类器 （optimal margin classifier） 、支持向量机(SVM)（五）-- SMO算法详解、PageRank等

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-06-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：inverse_fang

  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. 机器学习个人笔记完整版v5.4.docx

  2. 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要10周共1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：778240
    • 提供者：kuaileren003

  1. AndrewNG机器学习笔记v5.4—黄海广.pdf

  2. 本笔记是针对斯坦福大学 2014 年机器学习课程视频做的个人笔记。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-26
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：Leytton

  1. 机器学习个人笔记完整版v5.33-A4打印版

  2. 斯坦福大学2014 机器学习教程 个人笔记（V5.33） 本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：ringboycn

  1. ACA考试-笔记（三）

  2. 介绍 产品概述 提供全面托管的工作流服务，一站式开发管理的界面，帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索 特点： 全面托管的调度：具有强大的调度能力，提供完全托管的服务（任务到了指定时间自动调动） 多种任务类型：数据同步，odps sql,mr,shell,机器学习 可视化开发：提供可视化的代码开发，工作流设计器界面 监控报警：可视化的任务监控，人物监控短信报警 数据开发流程 数据产生->数据收集与存储->数据分析与处理->数据提取->数据展现与分享 产品架构 原始数据： 云业

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38752282

  1. 数据挖掘学习笔记（三）

  2. 数据分析与数据挖掘的方法 1.频繁模式 频繁模式：数据中频繁出现的模式。 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合。 例如，信用卡分析、患者就诊分析、购物车分析… 2.分类与回归 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够使用模型预测类标识未知的对象的类标号。 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。 典型方法：决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机、神经网络、规则分类器、基于模式的分类、逻辑回归… 3.聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38618819
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