机器学习 卡内基梅隆大学著,曾华军 张银奎 等译。 这本教材的目标是展现机器学习中核心的算法和理论。机器学习从很多学科吸收了成果 和概念,包括统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论 等。笔者相信,研究机器学习的最佳途径是从这些学科的观点看待机器学习,并且以此来理 解问题的背景、算法以及其中隐含的假定。这些在以往很难做到,因为在这一领域缺少包容 广泛的原始资料,本书的主要目的就是提供这样的一份资料。
2022-05-10 09:08:06 7.1MB 机器学习 文档资料 人工智能
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使用flash做动画的学件步骤,步骤非常清楚.flash学习课件,有详细步骤
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2022-05-04 11:00:56 9.62MB 安全 学习 文档资料
这是麻省理工的机器学习的教学课件,英文的,包括课件和习题,不知道传上去算不算侵权
2022-04-29 16:31:59 4.47MB machine learning
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2022-04-28 21:06:05 8.96MB 机器学习
模型率定 基于统计方法 分离抽样方法:分为率定期和验证期 采用分离抽样评价整个模型预测的不确定性 Parasol (Parameter Solutions method):以上提及的参数最优化和不确定分析方法 模型参数的不确定性 SUNGLASSES (Sources of UNcertainty GLobal Assessment using Split-SamlpES):基于分离抽样的不确定性来源全局分析 评价模型预测期的不确定性 不仅包含参数的不确定性 建立参数系列,根据不确定阈值建立评价标准
2022-04-27 16:00:00 3.62MB swat
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2022-04-25 20:13:23 3.3MB 光纤通信 学习
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