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搜索资源列表

  1. 目标检测 机器学习方法 静态场景 测试车辆检测

  2. 利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测  利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。需使用机器学习方法。代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。  Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）； Test文件夹中的数据用于测试。  在Test测试集中的总体

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-02-14
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：u012863603

  1. 文档主题的半监督分类问题-pyhon-机器学习

  2. 打开网站链接http://archive.ics.uci.edu/ml/，点击链接 view all data sets，打开所有数据页面，点击Instances，按照研究实例由多到少排序，我们小组选择了“Bag of Words Data Set”单词袋子的形式文本数据集。 本次作业解决问题具体化为：文档主题的半监督分类问题。 二、数据分析 （一）认识数据 数据集描述：对于每个文本数据集，D文档的数量，W是文档字典集中单词数量，N是数据中所有单词数量（NNZ为非零数据的数量），在分词器、去无

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-18
    • 文件大小：788480
    • 提供者：u013268887

  1. moons的数据集

  2. 可以用于你的逻辑回归等简单分类问题的测试blablablabla

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-08
    • 文件大小：4096
    • 提供者：mojir

  1. 机器学习 分类问题——鸢尾花数据集

  2. 经典的鸢尾花（Iris）数据集 数据集内共包含3类鸢尾花的150条记录，每类花有 50 条数据；每条记录都有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-01
    • 文件大小：3072
    • 提供者：michael_f2008

  1. Iris 鸢尾花数据集.rar

  2. 这是在机器学习领域常用的Iris 鸢尾花公开数据集，压缩包中包含数据集和数据集中各个变量的介绍。该数据集一般在多分类问题上用的比较多。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-01-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_43694959

  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法（直播）.pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-27
    • 文件大小：867328
    • 提供者：qiu1440528444

  1. 机器学习概念.pdf

  2. 介绍了机器学习中，监督学习、无监督学习、过拟合，以及采取相关的措施进行处理。6考虑下面样本特征为二维欧式空间点的两分类问题的训练集,分别用最近邻法和三近邻法给出测试样本点(1,1)的 类别 x0011122 1+ 2|+ 2 解:(1)计算距离 (x, y)Distance-(1, 1) (-1,1)Y(-1-12+(1-1)2)=2 (0,1)v(0-1)2+(1-1)^2)=1+ (02)(0-1y2+(2-1)^2)= (1,1)Y(1-1)2+(-1-1)^2)=2 (10)v(1-1)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-26
    • 文件大小：448512
    • 提供者：qiu1440528444

  1. 1 新技术篇-机器学习概述.pdf

  2. 机器学习在中国,随着人们物质基础得提升,寿命的增长以及环境的影响,癌症每年正以...以及正在被应用于癌症研究的新技术、新方法,什么是机器学习? 不同的定义: “机器学习是一门人工智能的科学,主 要研究对象是人工智能,特别是如何在 raining Data 经验学习中改善具体算法的性能。” “机器学习是对能通过经验自动改进的 计算机算法的研究。” Random Tuning 机器学习是使用数据或以往的经验 Learning Algorithm 以此优化计算机程序的性能标准 ◇总结如下: 人工智能的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：621568
    • 提供者：u010461615

  1. 实例详解机器学习如何解决问题

  2. 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器 学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. cifar数据集包括其TfRecord格式文件

  2. CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 该压缩文件中已经将数据集进行随机混乱排布操作，分散在六个子文件夹中，其中五个作为训练集，一个作为测试集； 另外包括其制作而成的tfrecord文件，具体使用方法可参见博客； 用于训练vgg、resnet等网络

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：199229440
    • 提供者：zxs0222

  1. 鸢尾花数据集（修改表头）

  2. 机器学习中经典的鸢尾花数据集，可用于理解分类问题的算法。这份数据在原始数据的基础上，更改了表头部分，便于数据的使用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：michael_f2008

  1. 决策树采样策略应用于大规模数据集

  2. 随着信息爆炸时代的到来，人们常常要面对海量的数据分析和处理任务，而且这些数据还在以几何级数的速度增加。同时，在现实中这些海量数据往往是高维而稀疏的，且存在着大量的冗余。因而能对数据进行有效地采样，且保持其准确率的处理方法成为人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的重要研究课题之一。 　　决策树方法最早产生于上世纪60年代，到70年代末。由JRossQuinlan提出了ID3算法，此算法的目的在于减少树的深度。但是忽略了叶子数目的研究。C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，对于预测变量的缺值处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：133120
    • 提供者：weixin_38700790

  1. sklearn机器学习旧金山犯罪分类数据

  2. sklearn机器学习使用旧金山犯罪分类数据，分为测试集、训练集等。属于多分类问题，提供的数据特征包含时间、地点、描述等。花了不少时间才从公开数据网站kaggle上下载到。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：njzhuming

  1. 鸢尾花卉数据集txt

  2. 该数据集是用于机器学习中的多分类问题处理。该数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。共有150个样本，iris是鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长 宽，共4个属性，鸢尾植物分三类。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-31
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_45997545

  1. 机器学习 | 使用TensorFlow搭建神经网络实现鸢尾花分类

  2. 鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类 实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder 参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲 1、鸢尾花分类问题描述 根据鸢尾花的花萼、花瓣的长度和宽度可以将鸢尾花分成三个品种 我们可以使用以下代码读取鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris x_data = load_iris().data y_data = load_iri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_38612527

  1. 机器学习入门 — LDA与PCA算法（公式推导、纯python代码实现、scikit-learn api调用对比结果）

  2. 为什么要做降维： 提高计算效率 留存有用的特征，为后续建模使用 在项目中实际拿到的数据，可能会有几百个维度（特征）的数据集，这样的数据集在建模使用时，非常消耗计算资源，所以需要通过使用降维方法来优化数据集 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis） 用途：数据预处理中的降维，分类任务（有监督问题） 目标：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分 将特征空间（数据集中的多维样本）投影到一个维度更小的 k 维子空间中，同时保持区分类别的信息 原理：投影到维度更低的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_38654855

  1. 机器学习之支撑向量机SVM

  2. 1 基本概念 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。如下图所示，即为分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：851968
    • 提供者：weixin_38631042

  1. 深度学习 基本介绍+数据集及其拆分

  2. 机器学习 （Machine Learning） 定义： 是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数。并最终对数据进行预测和分析的一门学科。 二分类问题的基本解决思路： （1）建立假设模型（可理解为函数）。即建立一条直线，表达式为y=f(x)=W1x + W0。 则通过确定模型参数W1与W0的取值，就可以确定函数的具体位置。 （2）训练模型。利用已明确分类结果的样本数据集（称为训练集）进行训练，即函数参数的求解过程。得到参数W1与W0的最终取值，则得到最终的训练模型。 （3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38587924

  1. 人力资源分析人员识别员工可能辞退的机器学习分类模型：利用人力资源措施来建立分类模型并检测可能离职的员工-源码

  2. 人力资源分析人员确定可能辞职的员工 利用人力资源措施来建立分类模型，并发现可能离开公司的员工 本笔记本旨在预测辞职风险最高的员工。 kaggle上提供了“ HR Analytics员工流失与绩效”挑战，目的是对员工流失进行分类。 数据集 该数据集可在kaggle。 该数据集由1470名员工的HR记录组成，这些记录提供各种信息，例如： 年龄 婚姻状况 服务年限 教育程度 工作级别和工作类型，薪水... 它还包括有关员工的动机，绩效，工作条件等信息，这些信息可以由管理人员在评估和年度审查期间收集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42135073
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