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  1. 山东大学模式识别实验java源码

  2. 包含了贝叶斯 KNN KMeans 的简单实现 1. 利用贝叶斯算法进行数据分类操作，并统计其预测正确率。 2. 随机产生10000组正样本和20000负样本高斯分布的数据集合（维数设为二维），要求正样本：均值为[1;3]，方差为[2 0;0 2]；负样本：均值为[10;20]，方差为[10 0;0 10]。先验概率按样本量设定为1/3和2/3.分别利用最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器对其分类。（假设风险程度正样本分错风险系数为0.6，负样本分错风险为0.4，该设定仅用于最小

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq406736552

  1. NVDT:一种从基因序列预测蛋白质与蛋白质相互作用和非相互作用的新计算方法-源码

  2. NVDT 一种新的计算方法，用于从基因序列预测蛋白质与蛋白质的相互作用和非相互作用。 第1部分：数据集 ---每个物种的正负样本。 每个.xlsx文件都有两列和几行。 每行代表一个蛋白质对（阳性样本是相互作用的蛋白质对，阴性样本是非相互作用的蛋白质对） （1） Real-Datasets ：从DIP数据库中收集正样本，从Negatome数据库中收集负样本。 这里有两种，H。sapiens和M. musculus。 阳性样本数据集文件的名称应为物种名称，后跟“ Positive_Real”（例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：78643200
    • 提供者：weixin_42138788

  1. DataSets:样本数据集-源码

  2. 数据集 样本数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：50331648
    • 提供者：weixin_42139357

  1. mask_rcnn_demo-源码

  2. 这是Matterport的的实现 基于当前使用Dockerfile，因为cuda / gpu非常烦人。 对于气球数据集（默认数据集） 脚步： 将气球数据集添加到数据集/气球。 找到 docker build -t mrcnn . docker run -it mrcnn /bin/bash 确保您进入了正确的目录。 “样本/气球” python3 balloon.py train --dataset=/maskrcnn/datasets/balloon --weights=coco （

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42099815

  1. sample_impact_of_fair_classifiers：用于CSC 499的初步研究的仓库-源码

  2. 公平分类器的样本影响 在COMPAS数据集（包括在aif360.datasets中）上试验不同的IBMAIF360分类器/算法。 有关COMPAS数据集和示例的更多信息，请参见PDF（位于预研究中）。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：353280
    • 提供者：weixin_42154650