1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
2024-04-15 09:42:39 74KB 机器学习 神经网络 粒子群算法 Matlab
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1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本
2024-04-08 19:42:21 15KB 机器学习 神经网络 粒子群算法 Matlab
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压缩包中包含了机器学习基础的知识,有线性模型、梯度下降、逻辑回归、神经网络、模型选择、决策树等知识。每一部分内容都有概念讲解和公式的推导。
2023-12-27 19:16:51 117.74MB 机器学习 神经网络 课程资源
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For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.
2023-10-07 23:06:25 13.71MB 机器学习 神经网络 深度学习
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本教程为官方授权出品 近年来,AI技术的发展日新月异,在各大互联网公司的产品竞争中,AI技术已经成为具有巨大价值的技术高地。《尚硅谷_人工智能前沿技术》是一套完整的AI入门课程,主要包括机器学习和深度学习两部分。 在本课程中,你将学到,机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法,以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别,并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。
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本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点,学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识,同时能够将理论结合实践应用到工作中。
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压缩包包含 1:EMNIST数据集压缩包 2:EMNIST转化为图片后的格式(PNG) 3:EMNIST数据集转化为图片代码 EMNIST数据集介绍:名字的由来为,Extended MNIST (EMNIST), 一个在手写字体分类任务中更有挑战的 Benchmark EMNIST 主要分为以下 5 类: 1:By_Class : 共 814255 张,62 类,与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 2:By_Merge: 共 814255 张,47 类, 与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 3:Balanced : 共 131600 张,47 类, 每一类都包含了相同的数据,每一类训练集 2400 张,测试集 400 张 4:Digits :共 28000 张,10 类,每一类包含相同数量数据,每一类训练集 24000 张,测试集 4000 张 5:Letters : 共 145600 张,26 类,每一类包含相同数据,每一类训练集5600 张,测试集 800 张
2022-12-26 19:31:32 579.13MB 人工智能 深度学习 机器学习 神经网络
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大神自写的神经网络算法。应用梯度下降和反向传播算法识别手写数字。
2022-12-26 12:35:09 6KB 机器学习 神经网络 深度学习
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python分别实现基于神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩源码+数据集.zip 【完成的任务】 根据提供一组包含学生成绩与校园卡消费记录的数据。我对数据进行预处理后,分别采用神经网络、线性回归和SVM方法对学生学习成绩进行了回归。准确率为78%。 结果表明,学生经常去图书馆自习、每天在食堂吃饭不超过16块且前3学期学习成绩达到优秀的学生,在第4学期很可能再次达到优秀。该结果只针对次数据集。
2022-12-19 18:26:15 12.19MB SVM 机器学习 神经网络 线性回归
知识推理背景场景基于逻辑的方法基于机器学习的方法基于神经网络的方法知识推理方法简介目前大部分的开放知识图谱,例如Freebase 、 DBpedia都是有人工或
2022-11-21 16:27:43 604KB 机器学习 神经网络 知识图谱
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