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数据挖掘(二)监督学习梯度下降
监督学习 监督学习目的在于学习一个由输入到输出的映射 图形表示 梯度下降 梯度的概念 梯度是什么? 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以
2022-11-02 19:08:18
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机器学习
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matlab跳过代码直接运行-Vicario_lab_wave_clus3:使用Wave_clus3的
无监督
峰值排序
matlab跳过代码直接运行Vicario Lab Spike排序和数据预处理(Efe的设置) 多单元,单单元检测并转换为.npz数据,以便在Python中灵活高效地进行分析。 大纲 单个单元检测:尖峰分类。 使用matlab脚本vicario_lab_spikesorting.m ,它要求完全
无监督
的尖峰排序。 多单元检测:阈值MUA。 使用秒杀2脚本STD_Threshold2Matlab.s2s 。 将存储的.smr文件的MUA和SUA数据导出为.mat格式。 使用spike2脚本Spike2Matlab_AllChannel_Batch_v0.1.s2s或在STD_Threshold2Matlab.s2s使用导出功能。 根据文件名组合来自主计算机和从计算机的数据。 使用matlab脚本combine_efe_left_right.m 。 对于每个实验条件(记录会话,对应于来自主计算机和从计算机的一对.smr文件),组合来自不同鸟类的数据并以.npz格式存储数据。 使用mdlab.py函数。 在基于mdlab.py Python中分析数据。 程序 一,原始数据组织 从主计算机和从
2022-11-01 16:16:19
7.19MB
系统开源
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半监督学习领域经典论文MixMatch
论文中提出一种监督方法, 其引入一个单一的损失, 将伪标签和一致性正则方法统一于其中. MixMatch 为未标记数据引入了一个统一的损失项, 可以无缝地降低熵, 同时保持一致性并与传统的正则化技术保持兼容.
2022-10-29 22:04:58
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semi-dehazing:半监督单图像去雾
半监督单图像去雾 半监督单图像去雾代码。 依赖 pytorch >= 1.0 visdom 数据集制作 通过以下方式使您成为数据集: 合成图像:将两张图像(朦胧(HxWxC),清洁(HxWxC))对齐为一张图像(Hx2WxC)。 要注意的是,H和W应该是8的倍数。将它们( ./datasets/dehazing/train张图像)放在./datasets/dehazing/train 。 真实的模糊图像:将它们( ./datasets/dehazing/unlabeled张图像)放在./datasets/dehazing/unlabeled 测试图像:与1.对齐,然后将它们放在./datasets/dehazing/test 火车 您可以通过以下方式训练模型: python train.py --dataroot ./datasets/dehazing --name run_
2022-10-29 20:19:08
491KB
semi-supervised-learning
dehazing
Python
1
线性回归tensorflow例子,完整python代码
使用神经网络框架tensorflow实现的线性回归demo,里面附有完整的代码,可直接运行,有详细注释
2022-10-25 18:56:11
911B
python
Tensorflow
线性回归
监督学习
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机器学习课程笔记(第一章的第一节和第二节)
机器学习课程笔记(第一章的第一节和第二节)机器学习的概念和分类
2022-10-25 12:05:11
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监督学习
强化学习
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iOS开启监督模式文件.zip
需要用到I backup bot才能使用此备份。此备份适合安装好itunes和ibackupbot的,但是找不到监督模式文件的人
2022-10-23 19:00:54
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iOS
监督模式
ibackupbot
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基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc
基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc
2022-10-19 19:08:36
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基于PCA的线性监督分类故障诊断
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研究生期间发表的二作论文《基于自适应图学习的半监督特征选择》
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matlab中存档算法代码-Breast-Cancer-Detection-UL:
无监督
学习ML模型可预测患者的乳腺癌。在机器学习的背景下,这
matlab中存档算法代码
2022-10-18 20:14:38
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