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马尔可夫逻辑网络工具包alchemy
马尔可夫逻辑网络工具包alchemy,感兴趣的可以相互交流一下
所属分类:
C/C++
发布日期:2012-04-14
文件大小:1048576
提供者:
boo12355
Speech and Language Processing
NLP领域经典《自然语言处理综论》英文版第三版更新,与之前的版本相比,重写了5、6、7、8、17、18、19、23、24、25章节的大部分内容和并新增了第9章节“递归神经网络中的序列处理(Sequence Processing with Recurrent Networks)”的草稿;调整了神经网络及其训练的教学顺序,从逻辑回归开始,到(词)嵌入,前馈网络以及递归神经网络;新增或者加大了BPE处理、tf-idf、柱搜索解码、隐马尔可夫模型、词典推理、阅读理解、自动问答等内容;一些旧的章节被移到
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-11-19
文件大小:17825792
提供者:
a1091885194
Mathematics for Computer Science 2017.7z
I 数学分析(Proofs) 简介(Introduction) 0.1 参考文献(References) 1 什么是证明?(What is a Proof?) 1.1 命题(Propositions) 1.2 谓词(Predicates) 1.3 公理化方法(The Axiomatic Method) 1.4 我们的公理(Our Axioms) 1.5 证明命题的含义(Proving an Implication) 1.6 证明「有且仅有」(Proving an「If and Only If」
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-25
文件大小:10485760
提供者:
idealtracy
值得推荐:第七讲-元胞自动机及应用.ppt
第七讲-元胞自动机及应用.ppt 主要的模拟方法及模型 基于细胞自动机(CA)的动态模拟 基于主体的动态模拟 TranSims模型 空间统计学模拟 马尔可夫链(Lopez et al., 2001)和逻辑斯蒂回归(Wu and Yeh, 1997) 基于人工神经网络的模拟 格局分析 ( Shmueli ,1998;Pijanowskia et al. 2002) 基于分形的形态模拟 扩散聚合模型(DLA)(Batty and Longley, 1994
所属分类:
讲义
发布日期:2020-03-04
文件大小:11534336
提供者:
ttataat
清华大学-学堂在线-大数据机器学习课件笔记.zip
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。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-05-29
文件大小:52428800
提供者:
weixin_43595476
基于属性之间不完整关系的回归学习
近年来,机器学习研究人员致力于构建灵活且可解释的回归模型的方法。 但是,从不完整和模糊的先验知识中获取完整知识的方法以及模型的泛化性能和可解释性之间的权衡是要考虑的非常重要的因素。 在本文中,我们提出了一种新的回归学习方法。 通过使用马尔可夫逻辑网络[29]从属性之间的不完全模糊关系中获得完全关系。 然后,在优化程序中应用完整的关系来约束回归模型的形状,以解决权衡问题。 最后,我们的方法的好处在基准数据集和实际实验中得到了说明。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-25
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38640443
statistics_model:统计学系模型实现-源码
统计学习模型学习笔记 记录统计学习模型学习过程中的笔记,其中包括使用sklearn来测试模型,同时包括自己构建模型来实现模型的训练等等。 统计学系方法概论 感知机 k近邻法 k均值 增加k-means聚类算法。 朴素贝叶斯法 决策树 逻辑斯蒂回归与最大熵模型 其中增加了线性回归的推导。 支持向量机 提升方法 AdaBoost 增加AdaBoost方法。 EM算法及其推广 隐马尔可夫模型 条件随机场 深度学习 额外增加神经网络这一章节补充神经网络相关知识,主要是BP误差反向传播算法的推导。 有线电
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42144707
Modeling-Simulation-Optimization:该项目的重点是解决在伦敦和伯明翰之间的HS2铁路线上运行的火车数量最优化时所面临的实时情况。 利用线性规划方法开发模型以模拟场景,并通过使用蒙特卡洛模拟进行了优化-源码
建模仿真优化 ### PROJECT 1:考虑到实际的矛盾,该项目专注于解决在优化伦敦和伯明翰之间的HS2铁路线上运行的火车数量时面临的实时情况。 线性规划方法已被用于开发模型以模拟场景,并已通过利用蒙特卡洛模拟进行了优化。 编程语言:Python Python库:simpy,pandas,numpy,matplotlib,scipy.stats,scipy,matplotlib.pyplot,sklearn.linear_model。 项目2:回顾用于预测城市发展的模拟技术 该报告的这一部分批
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42160425
车辆异构网络中基于马尔可夫过程的垂直切换优化算法。
为了解决该问题,现有的车载异构无线网络垂直切换算法不考虑网络状态的多样性,提出了一种基于马尔可夫过程的优化垂直切换算法。 该算法考虑到可用网络的状态转换将影响车辆终端通信服务的服务质量(QoS)。 首先,通过转移概率的决策,使用马尔可夫过程预测无线网络状态的变化。 然后通过模糊逻辑方法确定评估参数的权重。 最后,通过比较每个无线网络的总收入,包括越区切换决策收入,越区切换执行收入和越区切换后的通信服务收入,将选择最佳网络到越区切换。 仿真结果表明:与现有算法相比,所提出的算法能够获得更高的负载均
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-02
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38733367
机器学习:INF552数据科学机器学习-源码
机器学习 INF552数据科学机器学习 程式码:python HW1:决策树 HW2:Kmeans和GMM HW3:PCA和FastMap HW4:班轮回归和逻辑回归 HW5:神经网络 HW6:支持向量机 HW7:隐马尔可夫模型 项目:基于支持向量机和神经网络的手写数字识别
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-18
文件大小:932864
提供者:
weixin_42134285
CMU机器学习:CMU机器学习课程的提交代码-源码
10601_代码 这些是为卡耐基梅隆大学2020年Spring机器学习课程生成的代码。整个代码是通过numpy库完成的,并且在任何地方都不会使用scikitlearn / keras / pytorch。 所有模型都是从头开始构建的。 以下是使用的代码: 决策树桩算法:Decisionstump.py 决策树算法:用于计算Gini增益的inspection.py和用于具有二进制属性的实际决策树回归的Decisiontree.py Logistic回归:feature.py用于生成逻辑回归的
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:11264
提供者:
weixin_42112685