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  1. 计算机二级公共基础知识

  2. 1. 算法的基本概念 利用计算机算法为计算机解题的过程实际上是在实施某种算法。 (1)算法的基本特征 算法一般具有4个基本特征:可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 (2)算法的基本运算和操作 算法的基本运算和操作包括:算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 (3)算法的3种基本控制结构 算法的3种基本控制结构是:顺序结构、选择结构、循环结构。 (4)算法基本设计方法 算法基本设计方法:列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术、回溯法。 (5)指令系统 所谓指令系统指的是一个计算机系统能
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-04-30
    • 文件大小:82944
    • 提供者:zmxnlp
  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录,是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示,是载体;信息是数据的语义解释,是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象,是数据库系统的形式框架,用来描述数据的一组概念和定义,包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件:比较真实地模拟现实世界;易于人们理解;易于计算机实现 三个组成要素:数据结构(静态,数据对象本身结构及之间的联系)、数据操作(对数据对象操作及操作规则的集合)和完整
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-01-21
    • 文件大小:140288
    • 提供者:courage0603
  1. 聚类 分类 公共数据集

  2. 公共数据集,一共有30多中,包括iris、wine、seeds、bands、balance、zoo、wdbc、breasttissue等数据集 可用于分类聚类等
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-03-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_39249187
  1. 使用Python进行机器学习:用于理解核心概念的小型机器学习项目。 给星星:glowing_star:如果有帮助的话。 奖金:面试银行来了..!-源码

  2. Python机器学习 小型机器学习项目,以了解核心概念(顺序:从最早到最新) 使用带有新闻组20数据集的潜在Dirichlet分配进行主题建模,并使用Python和Scikit-Learn实现 在MNIST数据集上实现了用Keras构建的简单神经网络 使用线性回归的Google股票价格预测 实现了一个简单的社交网络来学习Python基础 实施Naives Bayes分类器以过滤SpamAssasin公共语料库上的垃圾邮件 使用Keras和Scikit-Learn的银行数据集的客户流失预测模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:751616
    • 提供者:weixin_42109545
  1. 通过优势集基于聚类的血管拓扑估计的视网膜动脉和静脉分类。

  2. 将视网膜血管树分为动脉和静脉,对于理解血管变化与多种疾病之间的关系非常重要。 在本文中,我们提出了一种新颖的框架,该框架能够在视网膜彩色眼底图像中区分动脉/静脉(A / V)。 我们已经成功地采用了优势集聚类的概念,并将视网膜血管拓扑估计和A / V分类问题形式化为成对聚类问题。 优势集聚类是一种图形理论方法,已被证明可在数据聚类中很好地工作。 提议的方法已应用于三个公共数据库(INSPIRE,DRIVE和VICAVR),并分别达到了91.0%,91.2%和91.0%的高准确度。 此外,我们已经
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38704386