CLR2020论文收到2594篇论文提交,有687篇被接受,接受率为26.5%。在关于图机器学习方面,Sergei Ivanov整理了关于图机器学习方面的高分论文,有49篇关于图机器学习论文。以下附上其中具有代表性的5篇论文。另外,一并附上David Mack的图机器学习介绍ppt。值得一看。
2023-06-04 10:13:25 8.6MB ICLR_49
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以下为该数据集的部分数据,包括年龄、近视 or 远视类型,是否散光,是否容易流泪,最后 1 列为应佩戴眼镜类型:2. 代码实现:a) 创建决策树:按书上流程(如
2022-11-08 23:05:27 1.29MB 机器学习 决策树
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第一章:介绍机器学习研究的总体思路,发展历史与关键问题; 第二章:介绍线性模型,包括线性预测模型,线性分类模型和线性高斯概率模型; 第三章:介绍神经网络的基础知识、基础结构和训练方法; 第四章:介绍深度神经网络的基础方法和最新进展; 第五章:介绍核方法,特别是支持向量机模型; 第六章:介绍图模型的基本概念和基于图模型的学习和推理方法; 第七章:介绍无监督学习方法,特别是各种聚类方法和流形学习; 第八章:介绍非参数贝斯模型,重点关注高斯过程和狄利克雷过程; 第九章:介绍遗传算法、遗传编程、群体学习等演化学习方法; 第十章:介绍强化学习,包括基础算法及近年来兴起的深度强化学习方法; 第十一章:介绍各种数值优化方法。
2022-05-13 16:05:31 16.67MB 人工智能 机器学习 machine learning
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机器学习导论课件,本校老师紧跟周老师的机器学习一书制作的课件 本资源共享学习,不得擅自出售,如有侵权联系删除。
2021-09-25 17:41:02 716KB 机器学习
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机器学习导论课后习题答案,英文版的,很全,找了很久的希望大家支持!
2021-08-31 13:11:26 400KB 习题答案
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上海交大 机器学习导论 主讲教师:张志华 主要内容包含: 1.再生核 2.数据降维 3.EM算法 4.多维标度 5.矩阵补充 6.聚类方法 7.判别分析 8.线性分类 9.生成模型 10.支持向量机 11.提升方法
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内容包括线性模型、SVM、神经网络、聚类方法、降维与度量学习、集成学习、特征选择与稀疏学习、半监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习等主要内容的知识点和关联关系,PDF文件
2021-05-17 11:31:45 55.12MB 机器学习 知识图谱
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张志华的机器学习导论的课件,和视频不对应。想要免费版本的请通过百度网盘链接下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1pkakm6Aif9V5Os1WHR8eRw 提取码:p0ku
2021-05-13 15:26:08 3.41MB 机器学习导论 张志华
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机器学习导论课后习题答案,部分翻译。找了很久的希望大家支持!
2021-04-05 16:21:05 785KB 机器学习导论 机器学习习题
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2021-03-16 18:10:12 45.8MB JupyterNotebook
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