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-100k-ALS推荐算法数据集
该数据集为公共数据集:主要有u.data,u.genre,u.info,u.item,u.user,u.occupation 等文件
2022-05-08 15:49:34
4.7MB
u-data
1
AI人工智能资料-
ML
机器学习教程课件-HT
ML
版课件 可直接在浏览器运行查看 共6个章节.rar
AI人工智能资料-
ML
机器学习教程课件-HT
ML
版课件 双击index文件可直接在浏览器运行查看
2022-05-04 12:05:50
5.47MB
人工智能
机器学习
html
文档资料
spark-iforest:星火上的隔离森林
星火森林 隔离林(iForest)是关注异常隔离的有效模型。 iForest使用树结构来对数据建模,与正常点相比,iTree隔离离树根更近的异常。 通过iForest模型计算异常分数,以测量数据实例的异常。 越高,越异常。 有关iForest的更多详细信息,请参见以下论文:[1]和[2]。 我们在Spark上设计并实现了分布式iForest,该iForest通过基于模型的并行性进行训练,并通过基于数据的并行性来预测新的数据集。 它通过以下步骤实现: 从数据集中采样数据。 为每个iTree采样数据实例并将其分组。 如该论文所述,用于构建每棵树的样本数量通常不是很大(默认值256)。 因此,我们可以构造采样对RDD,其中每个行键是树索引,行值是一组树的采样数据实例。 通过地图操作并行训练和构建每个iTree,并收集所有iTree来构建iForest模型。 使用收集的iForest模
2022-05-03 16:15:24
46KB
spark
pyspark
anomaly-detection
spark-ml
1
ML
-T 系列天平 结果可靠 系
ML
-T 系列天平 结果可靠 系
2022-05-02 14:07:08
1.02MB
文档资料
三星
ML
-1670 清零软件
三星
ML
-1670 (V1.01.00版)清零刷机正版清零
2022-05-01 15:07:26
1.23MB
三星ML-1670
清零
1
深度学习模型图难画论文难中?
ML
Visual利器帮你快速画出漂亮的模型图,附103页ppt
现在搞AI研究写论文,其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力,不费一番心思功夫,怎能画出一个入得Reviewer法眼的图,论文也不大好中,很是发愁。好消息来了,elvis介绍了有个
ML
visual的利器,提供一份103页的PPT模型图素材,你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图,再也不用担心画图了! URL:https://github.com/dair-ai/
ml
-visuals https://mp.weixin.qq.com/s/QoMY4NLUmdTyLkWx8zD_hA
2022-04-30 15:17:22
13.05MB
人工智能
深度学习
机器学习
1
ML
机器学习入门 神经网络基础 BP人工神经网络的基本原理、模型与实例 共25页.pptx
ML
机器学习入门 神经网络基础 BP人工神经网络的基本原理、模型与实例 本讲大纲: 人工神经网络的基本概念 误差反向传播(BP)神经网络
2022-04-28 09:09:10
692KB
神经网络
机器学习
文档资料
人工智能
ML
机器学习入门 神经网络基础 BP神经网络详解 BP神经网络模型与学习算法 清晰易懂 共29页.pptx
ML
机器学习入门 神经网络基础 BP神经网络详解 BP神经网络模型与学习算法 清晰易懂
2022-04-28 09:09:09
531KB
神经网络
机器学习
学习
算法
ML
机器学习入门 神经网络基础 BP神经网络详解与实例 共85页.pptx
引言 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的: (1)探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律,设计具有人类智能的计算机系统。 (2)探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 ANN的研究内容 (1)理论研究:ANN模型及其学习算法,试图从数学上描述ANN的动力学过程,建立相应的ANN模型,在该模型的基础上,对于给定的学习样本,找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值,使系统达到稳定状态,满足学习要求的算法。 (2)实现技术的研究:探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。 (3)应用的研究:探讨如何应用ANN解决实际问题,如模式识别、故障检测、智能机器人等。
2022-04-28 09:09:08
763KB
神经网络
机器学习
人工智能
深度学习
ML
机器学习入门 神经网络基础 BP神经网络详解与实例(讲稿) 共62页.pptx
引言 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的: (1)探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律,设计具有人类智能的计算机系统。 (2)探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 ANN的研究内容 (1)理论研究:ANN模型及其学习算法,试图从数学上描述ANN的动力学过程,建立相应的ANN模型,在该模型的基础上,对于给定的学习样本,找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值,使系统达到稳定状态,满足学习要求的算法。 (2)实现技术的研究:探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。 (3)应用的研究:探讨如何应用ANN解决实际问题,如模式识别、故障检测、智能机器人等。
2022-04-28 09:09:07
686KB
神经网络
机器学习
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