学习LC-Edit和Simulate软件使用指导书，熟悉软件使用方法。 使用LC-3Edit 进行机器指令的编写，实现十个整数求和，并编译OBJ文件，利用Simulate模拟器运行OBJ文件得到运行结果。 使用LC-3Edit 进行机器指令的编写，判断地址内存单元中的数据从左到右出现的第一个1的位置，并编译OBJ文件，利用Simulate模拟器运行OBJ文件得到运行结果。

使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示，以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析，最终将同类水果进行分类。

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em算法简介及代码。EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法，主要包括以下两个步骤： E步骤：estimate the expected values M步骤：re-estimate parameters 迭代使用EM步骤，直至收敛。

基于机器学习实现的农作物病虫害识别系统源码+数据（python）.zip利用阿里云识农api和机器学习实现的农作物病虫害识别系统。目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于阿里云计算技术与人工智能机器学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术的使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。 基于机器学习实现的农作物病虫害识别系统源码+数据（python）.zip利用阿里云识农api和机器学习实现的农作物病虫害识别系统。目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于阿里云计算技术与人工智能机器学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术的使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。 基于机器学习实现的农作物病虫害识别系统源码+数据（python）.zip利用阿里云识

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这个汉英机器翻译软件来自中科院计算所和北大计算语言所大约于2000年合作完成的汉英机器翻译系统