贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。

机器学习 – 机器学习项目案例 案例1：利用岭回归研究波士顿放假 读取数据 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print('feature_names:', boston.feature_names) print('data (shape) :', boston.data.shape) 线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(boston.da

Stanford_CS106B_Assignments：我为斯坦福大学CS106B（C ++编程抽象）课程承担的作业的解决方案。 （2017-2018）

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icwb2-data 数据集是由北京大学、香港城市大学、台湾 CKIP, Academia Sinica 及中国微软研究所联合发布的数据集，用以进行中文分词模型的训练。其中 AS 和 CityU 为繁体中文数据集，PK 和 MSR 为简体中文数据集。 icwb2-data 中文分词数据集_datasets.txt icwb2-data 中文分词数据集_datasets.zip

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上海财经大学 2019年暑期课程之 data driven optimization 课件，SUFE 2019 Summer School

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什么是ngrok？ 官方解释是这样说的： ngrok 是一个反向代理，通过在公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。 这段话是什么意思？ 运行ngrok服务以后，本地运行的Web服务会被ngrok代理。当你访问它给你提供的域名时候，它会经过公共的端点解析到本地，这样本地的服务就可以通过外网访问了。（看不懂也没关系，会用就行了） 如何使用？ 这里告诉大家一个国内搭建的 Ngrok国内免费服务器-小米球，使用起来更方便灵活。 服务成功启动以后长这样，表示把这个域名映射到本地，支持http和https哦： 启动本地的服务 服务的业务逻辑很简单，就是返回一个json对象： @

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