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  1. Introduction to Semi-Supervised Learning - Xiaojin Zhu, Andrew B. Goldberg(2009)

  2. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning 【keywords】semi-supervised learning, transductive learning, self-training,Gaussianmixturemodel, expectation maximization (EM), cluster-then-label, co-training, multiview learning, minc
  3. 所属分类:硬件开发

    • 发布日期:2010-07-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:stc1984
  1. SAP COFI Training

  2. SAP的CO资料 FICO Training 少有的PPT好资料
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-08-07
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:beidou403
  1. Introduction to Semi-Supervised Learning

  2. jerry zhu于2009年有关半监督的新作
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-04-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ght1102
  1. 2010级中科院模式识别课件

  2. 主要内容: 模式识别概论统计模式识别 模式识别基本概念、主要方法的各自特点、贝叶斯决策、概率密度估计、聚类分析 特征提取与特征选择 线性特征提取、各种准则和搜索算法 人工神经网络 多层前馈神经网络、RBF网络、自组织影射(SOM)等 核方法 支持向量机、核空间特征提取(KPCA, KFDA) 多分类器系统 分类器融合方法、Bagging, Boosting, ECOC 句法结构模式识别 句法模式识别基本概念、属性串和属性图匹配、HMM Discriminative Learning Loss
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-08-02
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:lq312658076
  1. 半监督学习的Co_training算法研究.pdf

  2. 内容只有几页 但是关于半监督学习和CO-training算法做了比较简单易懂的解释
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-01-06
    • 文件大小:159744
    • 提供者:wyxhjava
  1. 中科院模式识别+博士模式识别课

  2. 主要内容: 模式识别概论统计模式识别 模式识别基本概念、主要方法的各自特点、贝叶斯决策、概率密度估计、聚类分析 特征提取与特征选择 线性特征提取、各种准则和搜索算法 人工神经网络 多层前馈神经网络、RBF网络、自组织影射(SOM)等 核方法 支持向量机、核空间特征提取(KPCA, KFDA) 多分类器系统 分类器融合方法、Bagging, Boosting, ECOC 句法结构模式识别 句法模式识别基本概念、属性串和属性图匹配、HMM Discriminative Learning Loss
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-01-12
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:wlzx_xiaoyou
  1. SAP course training

  2. SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP course training SAP cours
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2013-04-11
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:u010248249
  1. Object Tracking

  2. 这本书介绍了目标跟踪算法的发展,方法和系统。书中对各种最先进的的目标跟踪方法和新趋势进行了研究。全书有十四章,分为两个部分,第一部分提出了新的理论观点,而第二部分给出了实际场景中的应用。 Chapter 1 A Block Matching Technique for Object Tracking Based on Peripheral Increment Sign Correlation Image Chapter 2 Structural Information Approaches t
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-11-13
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:pb09210
  1. 基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集

  2. 基于co-training的手写数字识别Multiple+Features数据集
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-06-19
    • 文件大小:714752
    • 提供者:qq_35994754
  1. SAP DELTA-Training 课件 CO模块(5PPT)

  2. 新年快到了,给大家发份SAP台湾的DELTA培训课件,请需要的朋友参考。 以上是CO模块(5PPT)
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2008-12-29
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:fung0738
  1. SAP FICO Training Material

  2. This is a SAP FICO Training material Book One in PDF format
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-03-08
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:dicky1234321
  1. 半监督典型相关分析算法

  2. 半监督学习是近年来机器学习领域的一个研究热点,已经出现了很多半监督学习算法.其中有代表性的方法有:半监督EM 算法协同训练(co-training)算法等
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-03-29
    • 文件大小:557056
    • 提供者:conniewp
  1. 多视角子空间学习系列之 CCA 典型相关分析

  2. 多视角学习与子空间学习 多视角学习(Multi-view learning)是陶大成提出的一个研究方向。我们都知道,在机器学习中样本可以用不同的特征(如图片可以用LBP、SIFT等特征)来表示,或者从不同的角度进行观察(如从前后左右观察一个对象),甚至是采用不同的传感器来观测(如RGB摄像头,Depth摄像头),这些不同的观测手段、角度或特征在多视角学习中称为“视角”。多视角学习通过对不同的视角进行统一分析和研究,希望能够得到更好的分类或聚类等等的效果。 陶大成把现有的可用于多视角学习的方法分为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:83968
    • 提供者:weixin_38620893
  1. 基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别

  2. 评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数据。通过原始标注数据集和Co-training方式标注数据集,训练CRF模型。在汽车领域中,对待标注汽车评论语料中评价对象识别的精确率为67.483%,召回率为67.832%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:770048
    • 提供者:weixin_38647517
  1. Leveraging Interactive Knowledge and Unlabeled Data in Gender Classification with Co-training

  2. Leveraging Interactive Knowledge and Unlabeled Data in Gender Classification with Co-training
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38507208
  1. Multi-view learning via probabilistic latent semantic analysis

  2. Multi-view learning arouses vast amount of interest in the past decades with numerous real-world applications in web page analysis, bioinformatics, image processing and so on. Unlike the most previous works following the idea of co-training, in this
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:322560
    • 提供者:weixin_38609128
  1. Diverse reduct subspaces based co-training for partially labeled data

  2. Rough set theory is an effective supervised learning model for labeled data. However, it is often the case that practical problems involve both labeled and unlabeled data, which is outside the realm of traditional rough set theory. In this paper, the
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:422912
    • 提供者:weixin_38557980
  1. Co-training with insufficient views

  2. Co-training with insufficient views
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:313344
    • 提供者:weixin_38748207
  1. Co-metric: A Metric Learning Algorithm for Data with Multiple Views

  2. We address the problem of metric learning for multi-view data. Up to date, though many metric learning algorithms have been successfully proposed, most of them focus just on single view circumstances, and only a few works deal with multi-view data. I
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38625098
  1. sagemaker-pytorch-training-toolkit:用于在SageMaker上运行PyTorch培训脚本的工具包。 用于构建SageMaker Pytorch容器的Dockerfile位于https://github.co

  2. sagemaker-pytorch-training-toolkit:用于在SageMaker上运行PyTorch培训脚本的工具包。 用于构建SageMaker Pytorch容器的Dockerfile位于https://github.comawsdeep-learning-containers
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42100188
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