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搜索资源列表

  1. 基于决策图的贝叶斯优化DBOA

  2. 本程序是对基于决策图的贝叶斯优化方案用C-C++编写的程序代码，程序是控制台应用程序，在VC环境中能够顺利运行。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-06
    • 文件大小：158720
    • 提供者：lishenfreeman

  1. L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练 BP 网络 matlab代码

  2. L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练 BP 网络 matlab代码，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：nancylovejing

  1. 半监督分类算法源程序-matlab代码

  2. matlab代码程序，训练集 测试集代码，优化半监督svm 朴素贝叶斯 等等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-12
    • 文件大小：97280
    • 提供者：qq_34292097

  1. em自学代码

  2. em代码，GMM资源，高斯混合模型，贝叶斯优化，代码分享。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-06
    • 文件大小：24576
    • 提供者：u011108408

  1. rembo, 在高维的随机嵌入中，贝叶斯优化.zip

  2. rembo, 在高维的随机嵌入中，贝叶斯优化 REMBO这里软件包包含纸张"基于随机嵌入的bayesian维贝叶斯优化"的代码。 本文试图解决高维贝叶斯优化问题。 有关详细信息，请阅读纸张( http://www.cs.ubc.ca/~ziyuw/papers/rembo.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 贝叶斯决策的MATLAB代码和实验报告

  2. 最小错误和最小风险两个贝叶斯决策实验，MATLAB代码加实验报告，是我提交课程作业的最终版本。 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。在风险相同时，最小错误率贝叶斯决策的准确率等于最小风险贝叶斯决策的准确率，即最小错误率贝叶斯决策是最小风险贝叶斯决策的一个特例。本文在matlab平台上对最小错误率贝叶斯决策和最小风险贝叶斯决策进行测试，比较和分析实

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-04-13
    • 文件大小：146432
    • 提供者：qq_41079931

  1. 视觉SLAM-无人驾驶 刚体的坐标系与运动、李群与李代数 AR VR 回路检测 教学视频 资料代码

  2. 本次的SLAM课程主要包括以下三个部分： 1.以快速入门和理解为主，讲解SLAM的基本概念和知识，包括传感器、滤波、刚体的坐标系与运动、李群与李代数。其中传感器主要涉及视觉和激光两部分。视觉部分将介绍相机模型以及底层、中层、高层图像处理。 2.围绕当前研究的热点和重点来解答一下几个问题：SLAM与无人机有什么联系？SLAM与无人驾驶存在那些技术和未知的探索？AR/VR为什么需要凭借SLAM，又可以为我们带来什么？ 我们生活的实践中，SLAM助力盲人导航？ 3.以程序示例来进行模块化演示和强化理解

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-12
    • 文件大小：950
    • 提供者：shi__cheng

  1. 贝叶斯优化全套代码—改-添加使用教程

  2. 贝叶斯优化是机器学习中一部分，由于网格搜索法效果不好，才选择贝叶斯优化，涉及到参数寻优的都可以用此方法，效率高并且有效性强。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-29
    • 文件大小：18432
    • 提供者：qq_38597069

  1. stantargets:具有目标和cmdstanr的可重现贝叶斯数据分析管道-源码

  2. stantargets stantargets R软件包是对Bayesian数据分析的和的扩展。 stantargets使得设置有用的可扩展Stan管道变得非常容易，该管道可自动并行化计算并在结果已为最新时跳过昂贵的步骤。需要最少的自定义代码，并且不需要手动配置分支，因此使用比单独使用容易得多。 stantargets可以访问的所有主要算法（MCMC，变分贝叶斯算法和优化），并且支持单拟合工作流和多重复仿真研究。 先决条件 的。 基本了解 ：观看6至40分钟，然后阅读。 熟悉贝叶斯统计和。事先

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：439296
    • 提供者：weixin_42122881

  1. mfvi-dip-源码

  2. MIDL2021提交代码MFVI深度映像优先 马尔特·托勒（MalteTölle），麦克斯·海因里希·拉夫斯（Max-Heinrich Laves），亚历山大·施莱夫 MIDL2021提交代码，用于医学成像逆问题的深场图像均值变分推理方法 抽象的 对于医学图像处理而言，利用卷积自动编码器网络的深层图像先验特性尤为有趣，因为它通过省略监督学习来避免产生幻觉。 它对较低频率的频谱偏差使其适用于诸如降噪和超分辨率之类的逆图像问题，但是必须应用手动提前停止才能充当低通滤波器。 在本文中，我们提出了一种使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42142062

  1. catrbo:此存储库包含用于“成本意识”信任区域贝叶斯优化的代码-源码

  2. 卡特波 此存储库包含用于“成本意识”信任区域贝叶斯优化的代码 运行优化代码 请参阅objective_function README，运行目标函数服务器 为了运行优化代码，请运行python code/main.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：484352
    • 提供者：weixin_42181545

  1. 代码说明-源码

  2. 代码说明 项目中复现了一些经典的机器学习算法，并通过简单的任务展示了算法或模型的效果。在一些算法或模型的复现的过程中，一些模型的对比总结，公式推导，数学原理也存在主要工具：pycharm，jupyter笔记本，pytorch。以下是项目的目录，项目持续更新中... 1. Logistic回归（LR） LR逻辑回归的复现 Logistic Regression Summery总结了逻辑回归，线性回归的数学原理公式推导，比较了两种方法的异同和特点，介绍了方法边界，代价函数，优化方法和正则项的约会。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：173015040
    • 提供者：weixin_42153615

  1. pylmnn：最大保证金最近的邻居-源码

  2. y PyLMNN是算法的实现，用于纯Python中的度量学习。 此实现紧密遵循在找到的Kilian Weinberger的原始MATLAB代码。 此版本解决了无限制的优化问题，并使用L-BFGS作为后端优化器找到了线性变换。 该软件包还可以使用出色的软件包通过贝叶斯优化找到LMNN的最佳超参数。 安装 该代码是在Ubuntu 16.04下的python 3.5中开发的，并且也在Ubuntu 18.04和python 3.6下进行了测试。 您可以使用以下命令克隆存储库： git clone

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131601

  1. rbvfit：贝叶斯Voigt轮廓拟合器。 针对吸收线分析进行了优化-源码

  2. rbvfit 这套代码将对吸收线谱进行正向建模分析。 贝叶斯Voigt轮廓拟合器。 还包括一个复杂的Voigt轮廓生成工具箱和一个交互式Voigt轮廓拟合模块。 安装[使用git]： 在命令行中： git clone 光盘rbvfit python setup.py安装 描述 主要模块： model.py:- 顶层代码，允许创建复杂且灵活的多组件/多物种Voigt配置文件。 rb_vfit.py：- 创建单个Voigt配置文件的通用代码。 rb_setline.py：-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42139460

  1. pyBKT：贝叶斯知识跟踪和扩展的Python实现-源码

  2. 注意：有关将在我们即将举行的“学习分析和知识会议”研讨会中使用的代码库，请参见以下仓库： : pyBKT 贝叶斯知识跟踪算法及其变体的Python实现，可从解决问题的顺序中估计学生的认知能力。 pip install pyBKT 基于Zachary A. Pardos（ ）和Matthew J. Johnson（ ） 。 Cristian Garay（ ）提供的Python增强适应性。 Anirudhan Badrinath（ ）提供的全平台python自适应和优化。 有关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42116681

  1. 健壮的_ESN-源码

  2. 健壮的_ESN 工作正在进行中 在此存储库中，我们报告了arxiv中描述的带有贝叶斯优化的回收验证策略的代码。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42162216

  1. 圣地亚哥：迭戈：数据输入，智能输出。 一个快速的框架，支持快速构建自动学习任务。 只需创建一个自动学习研究（Study）并生成相关试验（试验）。 然后运行代码并获得机器学习模型。 使用Scikit-learn API词汇表，贝叶斯优化和遗传

  2. 地亚哥 迭戈：数据输入，智能输出。 一个快速的框架，支持快速构建自动学习任务。 只需创建一个自动学习研究（ Study ）并生成相关试验（ Trial ）。 然后运行代码并获得机器学习模型。 使用Scikit-learn API，使用贝叶斯优化和遗传算法进行自动化机器学习。 受到和启发。 由研究训练的分类器。 支持scikit-learn api的AutoML分类器。 支持导出模型并直接使用。 使用贝叶斯优化和遗传算法的超参数优化 支持存储/合并算法和LUS采样方法进行预处理 支持s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_42149145

  1. tune-sklearn：Scikit-Learn的GridSearchCV RandomizedSearchCV的直接替代品-但具有最先进的超参数调整技术-源码

  2. 调谐斯克莱恩 Tune-sklearn是Scikit-Learn的模型选择模块（GridSearchCV，RandomizedSearchCV）的替代品，它具有尖端的超参数调整技术。 产品特点 以下是tune-sklearn提供的功能： 与Scikit-Learn API的一致性：在标准Scikit-Learn脚本中更改少于5行即可使用API​​ []。 现代调整技术：tune-sklearn使您可以通过简单地切换几个参数来轻松利用贝叶斯优化，HyperBand，BOHB和其他优化技术。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_42143161

  1. 模拟器：在COVID-19中引入的流行病学模型的代码库-源码

  2. 量化存在感染热点时接触者追踪，测试和遏制措施的效果 该存储库包含用于大规模运行高分辨率时空流行病模型采样算法的代码库，可用于预测和分析诸如COVID-19等流行病在任何现实世界城市和地区的传播。 可以以模块化的方式任意采用，修改和扩展不同的测试和跟踪策略，社会疏远措施以及业务限制。 有关相关理论和方法的详细信息可以在我们的找到。 有关用于生成补充白皮书的实验结果的代码，请参考此。 项目描述 根据多条证据表明超传播事件或感染热点在COVID-19的传播动力学中起关键作用，我们引入了一种流行病学建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：weixin_42165980

  1. MESMOC:MESMOC的Python实现，论文“具有约束的多目标贝叶斯优化的最大值熵搜索”-源码

  2. 带约束的多目标贝叶斯优化的最大值熵搜索 该存储库包含MESMOC的python实现，即论文“”。 要求 该代码在Python中实现，并且需要以下软件包： 引文 如果您在学术工作中使用此代码，请引用我们的论文：“最大值熵搜索带约束的多目标贝叶斯优化”，Syrine Belakaria，Aryan Deshwal，Janardhan Rao Doppa。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42110533
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