Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning 遗传学算法(仅前50页)
2022-06-02 12:01:11 1.34MB Genetic algorithms in search
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深度学习面试书:深度学习面试宝典(含数学,机器学习,深度学习,计算机视觉,自然语言处理和SLAM等方向)
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对广大的程序员学习量子计算和量子机器学习的很好教材!
2022-06-01 14:07:51 1.74MB 机器学习 文档资料 人工智能 量子计算
很棒的决策树研究论文 精选的决策,分类和回归树研究论文清单,包括来自以下会议的实现: 机器学习 计算机视觉 自然语言处理 数据 人工智能 关于,,,和论文的类似集合以及实现。 2020年 DTCA:可解释的索赔验证基于决策树的共同注意网络(ACL 2020) 吴连伟,袁Yuan,赵永强,梁浩,安布琳·纳齐尔 隐私保护梯度提升决策树(AAAI 2020) 李勤彬,吴兆敏,温则宜,何炳生 实用联合梯度提升决策树(AAAI 2020) 李勤彬,温则宜,何炳生 最优决策树的有效推断(AAAI 2020) 弗洛伦特·阿韦拉内达(Florent Avellaneda) 使用缓存分支和边界搜索学习最佳决策树(AAAI 2020) 盖尔·阿格林(Gael Aglin),齐格弗里德·尼森(Pierre) 决策树集合分类器的抽象解释(AAAI 2020) 弗朗切斯科·朗佐托(Marco Zanella) (多任务)梯度增强树的可扩展功能选择(AISTATS 2020) Cuize Han,Nikhil Rao,Daria Sorokina,Karthik Subbia
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Andrew Ng 机器学习课件,方便不能上外网的网友参考使用
2022-05-29 23:18:18 35.06MB machine learning
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2022-05-28 10:05:04 305.97MB 机器学习 人工智能
对称梯度域机器学习(sGDML) 有关更多详细信息,请访问: : 可以在这里找到文档: : 要求: Python 3.7以上 NumPy(> = 1.19) 科学(> = 1.1) 可选的: PyTorch(用于GPU加速) ASE(> = 3.16.2)(运行原子模拟) 入门 稳定释放 大多数系统pip预先安装了针对Python pip的默认软件包管理器。 只需调用以下sgdml即可安装sgdml : $ pip install sgdml sgdml命令行界面和相应的Python API现在可以在系统上的任何位置使用。 开发版 (1)克隆存储库 $ git clone https://github.com/stefanch/sGDML.git $ cd sGDML ...或更新您现有的本地副本 $ git pull origin master (2)安装 $ pi
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新闻大师 根据内容相关性在5个类别(热门故事,娱乐,技术,商业,健康)中获取最新新闻 项目发展 该项目是在Python-Django框架中开发的,您可以在documentation文件夹中阅读该项目的完整实现。 基本思想 从获取各种来源的新闻 使用朴素贝叶斯分类器对新闻进行分类(技术,娱乐,商业,健康) 根据新闻标题的内容对新闻进行分类并显示在Web浏览器上 内容选择因素: 文章年龄(出版日期) 源质量 文字品质 情感分数 机器学习算法 使用朴素贝叶斯实现训练模型,支持向量机和使用keras进行深度学习模型作为数据集,获得朴素贝叶斯分类器的最高准确性(0.89) 数据集
2022-05-23 22:05:29 158.92MB python machine-learning django news
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CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN,ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统,其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻(KNN) 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘(ALS) 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解(SVD) 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔(Onel)。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等,迈向数据科学,2019年7月14日,通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta,Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电
2022-05-23 11:20:06 1.24MB JupyterNotebook
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人工智能 机器学习 入门必备的经典文章 包含Learnability, stability and uniform convergence,Learning_Theory_Estimates_via_Integral_Operators_and_Their_Approximations,Local Rademacher complexities,On regularization algorithms in learning theory,On the mathematical foundations of learning等十余篇经典文章,入门首选
2022-05-23 11:16:14 8.08MB machine learning ai kernel
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