Data-Mining-Project-2014- 这个存储库包含我的学术课程“数据挖掘”项目的文件。 该项目涉及使用 K-Means 聚类算法进行聚类。 该项目的主要目的是了解聚类并应用 K-Means 聚类算法对数据进行聚类。 数据包括主要赛事的各种网球比赛的结果。 首先，我们应用特征减少来减少数据的字段，然后应用 K-Means 算法。 程序运行的先决条件是： Hadoop 2.3.0 所有节点上的多节点集群设置 程序运行并相应地将数据集划分为 3 个集群：- 低获胜机会 中奖机会 高获胜机会

本教程简要介绍了基于梯度下降和 delta 规则的反向传播算法下多层神经网络的训练及其数值实现。 在 MATLAB :trade_mark: 环境中模拟网络，训练它解决字符识别问题和众所周知的 XOR 问题。 获得的结果非常有趣并且表现出优异的性能。 由于该算法是函数的近似，因此它可以用于许多需要系统识别、模式分类等的问题。 关键词：神经网络，多层感知器，训练，模式识别，反向传播，delta 规则，梯度下降。

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自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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