校园生活的智能化需要基于各种数据源的自动化处理与分析,这些数据源可能来自传统的传感终端(即典型的传感器)或智能设备,这意味着校园内某些可能的应用实现依赖于机器学习的相关知识。因此,请以“校园里的机器学习”为主题完成你的综述论文。收集和整理最新的研究(过去十年内)作为参考,完成主题内容的介绍和分析。要求至少选择三个或四个与主题高度相关的子主题,每个子主题应至少包含背景介绍、文献分类归纳、分析与讨论、总结。论文中应充分体现独立进行学术文献收集、归纳、阅读、理解的能力,即选取适当的学术文献,对不同类型的文献进行合理的分类归纳,以及在此基础上进行充分的阅读和理解,并进行研究趋势的总结和展望。综述论文不少于3500个字。
2022-11-27 14:01:26 31KB 机器学习
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matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测
2022-11-26 19:26:30 4.2MB 股票分析 时序模型 时序分析
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2022-11-26 18:27:11 6.72MB 机器学习 深度学习
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2022-11-26 18:27:11 4.14MB 关联规则 机器学习 数据挖掘 apriori
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2022-11-26 16:27:01 1.05MB 机器学习 深度学习 自然语言处理
fenlei.py可以对image中的所有图片进行颜色直方图的特征提取,以及单行的梯度的特征提取,最后合并成多个特征向量(每张图片产生一个),这些向量将会存在result.txt中,图片的种类会存在label.txt中,而main.py就是提供test文件夹的一张图片去按照上述方法获取特征向量后,再跟result.txt的所有向量作比较获取最接近的那个向量,那个向量对应图片的种类即是预测的种类,并写在val.txt中。 采用了GPU获取特征向量集
2022-11-26 14:29:15 11.03MB 数字图像处理 学习成果
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这是Anaconda软件和pytorch下载教程,适用于准备入门机器学习的小白。写的非常详细,本教程是用电脑的cpu来运行代码的,适用于小数据集的运行,不适用于大数据集,因为cpu速度慢
2022-11-26 14:29:14 1.97MB 人工智能 机器学习 深度学习
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这是一份调查报告,其中包括多个参考的摘要,以使您更好地理解该主题。 本文包括有关预测性维护的简要概述,并介绍了预测性维护的一些应用,同时也考虑了较早的研究,这些研究讨论了使用机器学习的多分类器方法进行预测性维护的各种方法。 预测性维护被引入各个行业和部门。 它有助于预测已经使用的机器设备的状况,从而告诉您是否需要维护。 与常规维护相比,在没有适当利用资源的情况下进行了不必要的更换,与定期维护相比,该技术可确保节省成本。 该技术的主要优点在于,它可以及时,方便地安排纠正性维护的时间,并可以防止意外的故障。 如果提前知道了那部分需要维护,我们可以相应地计划和工作。 这是连续的,模型或算法在使用过程中不断发展的迭代过程。
2022-11-26 02:22:59 292KB Predction; Classifier; Resources
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2022-11-25 21:28:05 542KB 机器学习 推荐系统 深度学习
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