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本资源采用自组织学习获取中心和有监督学习获取中心两种方式训练RBF神经网络，支持多维函数逼近，支持批量训练，具有较好的封装性，使用非常简便

驾驶员行为集群 介绍 在此项目中，我们尝试创建一个统计模型以基于CAN总线传感器数据对驾驶员行为进行聚类。 我们将使用层次聚类，根据驾驶员的行为和驾驶方式对其进行识别和分组。 驱动程序的此标识可用于改进。 资料准备 overview.csv 数据集包含42个参数（列）和60个变量（观测值）， 数据清理 在进行数据分析之前，我们需要清理数据集： 转换类型，将缺失值替换为零。 通过绘制相关系数矩阵，我们可以考虑具有最低相关系数的变量，它们是解释变异性的变量。 同样，此步骤将使我们减少在分析中要考虑的参数数量。 特征 id ：车辆的标识符。 odo ：车辆的里程表读数，以km为单位。 dist ：时间段内的行驶距离。 fuelc ：报告期内行驶，空转和使用取力器时的总油耗（升）。 idle ：怠速模式下的发动机运行时间，表示为HH：MM：SS pause ：发动机运行时间，暂停表示为HH：MM

深度半监督学习是一个快速发展的领域，具有一系列的实际应用。本文从模型设计和无监督损失函数的角度对深度半监督学习方法的基本原理和最新进展进行了全面的综述。

超级简单的算法运算题哦！

机器学习是计算机科学以及信号信息处理领域中重要的热点研究领域，在多个领域（数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术、智能机器人技术等）成为关键核心和支撑技术。这里提供的课件和代码包含了学生需要了解的主流的机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习等基本学习的理论、模型算法及应用。

TheSparksFoundation_Task-4_Decision-Trees 决策树是用于分析数据的图形表示。 决策树以这种方式为我们提供数据，我们可以轻松地读取，理解和分析数据。 决策树算法属于监督学习算法家族。 ...使用决策树的目的是创建一个训练模型，该模型可以通过学习从先前数据（训练数据）推断出的简单决策规则来预测目标变量的类或值

中央广播电视大学《监督学》期末总复习资料（含答案）

在监督模式下训练的深度模型在各种任务上都取得了显著的成功。在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervised learning, SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。

高二