深度学习——机器学习的新浪潮.pdf

用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集

基于协同过滤算法的个性化推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析，为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外，该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先，进行新闻内容采集，利用新闻爬虫，抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字，供新闻推荐使用。 其次，用户画像模型的训练，根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型，即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果，根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按个性化推荐新闻的功能，其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常，暂无验证缺陷，系统功能可以正常运行，包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。

在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的

宫颈细胞标注文件之Superficial-Intermediate.rar

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精品--本科毕业设计，基于机器学习的商品评论分析系统

Python爬虫项目是使用Python编写的应用程序，用于自动化地从互联网上获取数据。通过编写爬虫程序，可以模拟人类用户在网页上浏览和提取信息的行为，从而实现对网页内容的抓取、解析和提取。 以下是一些常见的Python爬虫项目示例： 网页内容爬取：爬取特定网站的新闻、博客文章、商品信息等内容，并保存到本地文件或数据库中。 图片下载器：从指定网站或图片分享平台上爬取图片，并保存到本地目录中。 数据采集与分析：从多个网站上爬取数据，并进行整合和分析，例如舆情分析、价格比较等。 信息监控：定期爬取网站上的更新信息，并发送通知或生成报告，如股票价格变动、天气预报等。 社交媒体数据分析：爬取社交媒体平台（如Twitter、Instagram）上的用户数据、帖子内容等，进行用户行为分析和趋势研究。 音乐/视频资源下载：从音乐或视频分享网站上爬取并下载喜欢的歌曲、电影等。 在实现Python爬虫项目时，可以使用Python的第三方库和工具来简化开发过程，如BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等。这些库提供了丰富的功能和工具，用于解析HTML、处理网络请求、自动化

中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京大学等科研机构和大学的高级专家，拥有丰富的 科研及工程技术经验，长期从事深度学习、人工智能、机器学习、计算机视觉等领域的教学与研究工 作。