已包含tb97 for d3-d7,根据说明直接安装即可。
2021-11-27 18:46:48 1.38MB 报表 Report Machine 3.0 tb97
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Report Machine v2.3(源码版),现在网上比较低难找到的控件。 里面有安装说明文档。
2021-11-27 18:21:11 1.85MB RM打印控件
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斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4,神经网络模型,Neural Networks Learning题目,满分,2015最新作业答案 MATLAB 满分
2021-11-27 16:56:08 7.61MB Neural Networks Learning
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针对位置优化的对抗补丁进行对抗训练 | | | | 论文代码: Sukrut Rao,David Stutz,Bernt Schiele。 (2020)针对位置优化的对抗补丁的对抗训练。 在:Bartoli A.,Fusiello A.(编辑)《计算机视觉– ECCV 2020研讨会》中。 ECCV2020。《计算机科学讲义》,第12539卷。ChamSpringer。 设置 要求 Python 3.7或更高版本 火炬 科学的 h5py scikit图像 scikit学习 可选要求 使用脚本将数据转换为HDF5格式 火炬视觉 枕头 大熊猫 使用Tensorboard日志记录 张量板 除了Python和PyTorch,所有要求都可以使用pip直接安装: $ pip install -r requirements.txt 设定路径 在 ,设置以下变量: BASE_DATA :数据
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explicit-mpc:基于鲁棒非线性回归和约简支持向量机的基于学习的显式非线性模型预测控制
2021-11-27 15:22:24 36.44MB c machine-learning matlab support-vector-machines
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模糊C均值算法 类型:聚类算法 使用的数据集:虹膜数据集 要求: Google colab或jupyter笔记本 套餐: 熊猫-https: numpy- //numpy.org/install/ Matplotlib- //matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn- //scikit-learn.org/stable/install.html 涉及的步骤: 打开“ fuzzy_c_means_algorithm_implementation.ipynb”文件。您可以在Google colab上或通过jupyter笔记本打开它。 如果您使用的是Jupyter笔记本,请安装上述必需的软件包。 在google colab或jupyter Notebook中打开文件后,运行所有单元格并查看输出。 观察图以了解算
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决策树和随机森林-邹伟的ppt,适用于机器学习爱好者。
2021-11-27 13:18:10 4.63MB machine lear
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bayesian学派经典书籍,很好的大数据分析资料.........
2021-11-26 22:14:53 23.88MB 机器学习
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统计学习方法 本书已经出第二版,2019年5月之后所有内容更新参考第二版第一次印刷。 [目录] 工具包 为方便学习,整理一些工具说明。 GitHub的markdown公式支持一般,推荐使用Chrome插件来渲染TeX公式,本地Markdown编辑器推荐 ,注意Ctrl + ,:首选项,语法支持部分嵌入在线数学。Ubuntu和Windows都正常。 math_markdown.pdf为的更新版本,方便查看使用,markdown版本为最新版本,基本覆盖了书中用到的数学公式的$ \ LaTeX $表达方式。 是一个参考文献下载脚本,这本书一定要配合参考文献看,每章的大参考文献一定要看,对书的
2021-11-26 22:03:30 1.66MB python machine-learning book lihang
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