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搜索资源列表

  1. 用于最优化的计算智能（作者：Edwin Hou著 李军,边肇祺译）

  2. 本书从讨论组合优化中的基本问题———NP 问题入手，系统地讲述了近年来所发展起来的智能最优化的各种技术和方法，其中包括启发式搜索、Hopfield神经网络、模拟退火和随机机、均场退火以及遗传算法等；并在此基础上，通过一些典型的应用问题，如旅行商问题、模式识别中的点模式匹配问题、通信和任务调度等问题进一步阐明以上一些基本方法怎样用来解决这些原来具有 NP 性质的困难问题。本书是作者在美国新泽西州理工学院多年讲授有关课程的基础上写成的。全书深入浅出，理论联系实际。为帮助学生掌握基本概念，提高学习能

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lakewan

  1. 计算理论导引习题答案

  2. 部分计算理论导引习题答案，对学习有很大帮助！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：shuzhenqiu

  1. Java网络程序设计与分布式计算.pdf

  2. 本书主要介绍了用Java语言实现网络程序设计，即用支持Internet协议的套接字开发各户端和服务端软件的技术，包括用户数据报协议、TCP流、HTTP、Java Servlet、远程方法激活、CORBA客户与服务、JavaMail API等内容。同时，还以丰富的范例，深入介绍了分布式计算的理论与实现。 本书内容丰富，范例程序详实，适合作为网络程序设计和分布式计算的学习用书。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-03-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：soxunyi

  1. 可计算性与计算复杂性

  2. 可计算性与计算复杂性 本书主要介绍可计算性与计算复杂性理论涉及到的最基本知识以及学习本书需要的入门知识，集中在计算理论的可计算性与计算复杂性

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-10
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：yuyiyunpiao

  1. 机器学习课件

  2. 概念学习、决策树学习、贝叶斯学习、计算学习理论、SVM、集成学习等主流机器学习课件。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-09
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：driver0926

  1. 矩阵计算的理论与方法,.徐树方

  2. 矩阵计算的理论与方法是徐树方教授倾心巨作，该书简明扼要又深入简出的讲解了矩阵理论的基础知识，浅显易懂又融会贯通，在基础理论基础上，讲解了矩阵计算的方法，以及应用分析，为理工科学习创造了好的资源。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：benjima

  1. Bengio编写的MIT Press《Deep learning》PDF

  2. 深度学习理论的参考书，介绍了深度学习的发展历史，数学基础(线性代数、数值计算、概率论、卷积神经网络、前馈神经网络等等。)是一本深度学习入门的很好的材料，值得学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-09-02
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：a510718250

  1. 机器学习中的核覆盖算法

  2. 基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法在样本空间或特征空间构造最优分类超平面解决了分类器的构造问题,但其本质是二分类的,且核函数中的参数难以确定,计算复杂性高.构造性学习算法根据训练样本构造性地设计分类网络,运行效率高,便于处理多分类问题,但存在所得的分界面零乱、测试计算量大的缺点.该文将SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法相融合,给出一种新的核覆盖算法.新算法克服了以上两种模型的缺点,具有运算速度快、精度高、鲁棒性强的优点.其次,文中给出风险误差上界与覆盖个数的关系.最后给出实验模拟

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-11
    • 文件大小：243712
    • 提供者：qq_28339273

  1. 统计学习理论的本质 中文版

  2. SVM作者 Vladimir N. Vapnik 经典大作。 本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法，以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论，是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：fusion_c

  1. 计算学习理论及adaboost集群学习

  2. 计算机学习理论简介，概率近似正确PAC的学习框架；VC维度及样本复杂度；Adaboost理论计算法和应用

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：515072
    • 提供者：shaoyiting

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  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. 清华大学-学堂在线-大数据机器学习课件笔记.zip

  2. 清华大学-学堂在线 大数据机器学习课件笔记系列：概述、机器学习的基本概念、模型性能评估、感知机、聚类、贝叶斯分类器及图模型、决策树和随机森林、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机 SVM、核函数与非线性 SVM、降维与度量学习、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化方法、深度学习优化方法等。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：weixin_43595476

  1. 基于支持向量机的机器学习研究 Research of Machine-Learning Based Support Vector Machine

  2. 【摘要】 学习是一切智能系统最根本的特征。机器学习是人工智能最具智能特征、最前沿的研究领域之一。机器学习研究的是如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。机器学习就是要使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。　与传统统计学相比,统计学习理论是一种专门研究小样本情况下机器学习规律的理论。V.Vapnik　等人从六、七十年代开始致力于此方面研究,到九十年代中期,其理论不断发展和成熟。统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的,为解决有限样

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-04
    • 文件大小：591872
    • 提供者：songzailu6482

  1. python机器学习理论与实战（四）逻辑回归

  2. 从这节算是开始进入“正规”的机器学习了吧，之所以“正规”因为它开始要建立价值函数（cost function），接着优化价值函数求出权重，然后测试验证。这整套的流程是机器学习必经环节。今天要学习的话题是逻辑回归，逻辑回归也是一种有监督学习方法（supervised machine learning）。逻辑回归一般用来做预测，也可以用来做分类，预测是某个类别^.^！线性回归想比大家都不陌生了，y=kx+b,给定一堆数据点，拟合出k和b的值就行了，下次给定X时，就可以计算出y,这就是回归。而逻辑回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38613154

  1. 《机器学习》课件、数据和源代码

  2. 机器学习是计算机科学以及信号信息处理领域中重要的热点研究领域，在多个领域（数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术、智能机器人技术等）成为关键核心和支撑技术。这里提供的课件和代码包含了学生需要了解的主流的机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习等基本学习的理论、模型算法及应用。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：redkiteqiu

  1. 学习元平台的设计及其应用场景分析

  2. I普适计算技术推动下的泛在学习已成为下一代e-Learning的重要发展方向,泛在学习环境的构建是泛在学习成功实施的基础和保障。传统的e-Learning资源仍然是当前大多数泛在学习原型系统的核心,但忽视了适合泛在学习自身特性和需求的学习资源的设计与建设。针对此问题,本研究在联通主义学习理论、知识建构理论和生态学习理论的指导下,以泛在学习资源组织模型"学习元"为核心设计开发了一种新型的泛在学习系统——学习元平台(Learning Cell System,LCS)。该系统采用基于本体的资源组织方式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：757760
    • 提供者：weixin_38719702

  1. 斯坦福大学CS229机器学习2018年秋季：斯坦福大学CS229机器学习课程-源码

  2. Stanford-CS229-机器学习-2018年秋季 由Andrew Ng教授的斯坦福大学CS229课程是全球最受欢迎的机器学习课程。 它概述了有监督，无监督和强化学习的技术，以及计算学习理论的一些结果。 我将完成在线版本并在此存储库中完成CS229 2018 Fall的问题集。 课程资源 CS229讲义：| 。 CS229讲座视频： |。 CS229问题集： CS229的简化版： 其他资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42111465

  1. MachineLearning：Python 3实现的机器学习算法-源码

  2. 机器学习 机器学习算法的Python 3实现 该存储库提供了用于通过Python 3实现基本机器学习算法的演示程序。我希望这些程序能帮助人们理解机器学习理论和实现的美丽。 我将不时丰富这些实现和描述。 如果您将我的任何作品包括在您的网站或项目中； 请添加此存储库的链接，并给我发送电子邮件以通知我。 欢迎您发表评论。 谢谢， 算法 描述 链接 通过计算先前观测值的熵来测量信息增益，决策树算法可以帮助我们预测决策或结果 和 减少尺寸的方法 和 GMM是最统计上最成熟的数据聚类（和密度估计）方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：105906176
    • 提供者：weixin_42175035

  1. 机器学习理论基础详解—第一天

  2. 文章目录大数据时代究竟改变了什么大数据的4V特征(理解)大数据与机器学习区别大数据项目架构-以电信日志分析为例大数据项目架构-以电信日志分析为例(理解)-配置和医疗扩展医疗数据系统机器学习-人工智能发展机器学习与人工智能的概念区别和联系机器学习与数据、数据分析、数据挖掘区别和联系什么是机器学习基于规则的学习和基于模型的学习 大数据时代究竟改变了什么 大数据的4V特征(理解) 随着数据不断增加，有价值的数据也逐渐多起来。 大数据与机器学习区别 大数据做的是基础的数据存储，以及数据统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38520437
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