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大数据下载,算法与数据结构下载列表 第478页

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[算法与数据结构] 考试试卷质量分析(难度、信度和效度)

说明: 通过分析试卷的难度 信度 效度 区分度来评判改试卷的质量
<annibendan> 在 上传 | 大小:217088

[算法与数据结构] 提出主成分分析的第一篇论文

说明: 主成分分析(PCA)被广泛应用于数据挖掘和机器学习; 本篇为第一次提出PCA的英文论文
<qq_24694761> 在 上传 | 大小:684032

[算法与数据结构] kmeans和IOSDATA算法matlab程序

说明: kmeans和IOSDATA算法matlab程序; 具有超级详细的程序说明; 你值得拥有
<qq_24694761> 在 上传 | 大小:25600

[算法与数据结构] k-means++ the advantages of careful seeding

说明: kmeans算法的一种改进算法,叫做kmeans++算法; 英文版; 超级容易懂的说明~
<qq_24694761> 在 上传 | 大小:3145728

[算法与数据结构] 基于SVM的食物图像分类算法的研究_孙浩荣.pdf

说明: SVM,机器学习,图像识别,论文,基于SVM的食物图像分类算法的研究
<lym_ghost> 在 上传 | 大小:18874368

[算法与数据结构] Mastering Machine Learning With scikit learn pdf

说明: Mastering Machine Learning scikit-learn Mastering Machine Learning scikit-learn Mastering Machine Learning scikit-learn sklearn
<u014411730> 在 上传 | 大小:3145728

[算法与数据结构] scikit-learn Cookbook pdf sklearn

说明: scikit-learn Cookbook pdf sklearn About This Book ============================== Learn how to handle a variety of tasks with Scikit-Learn with interesting recipes that show you how the library really works Use Scikit-Learn to simplify
<u014411730> 在 上传 | 大小:2097152

[算法与数据结构] 算法讲义与遗传算法

说明: 其中包含先进算法讲义-中科大与遗传算法的原理及应用。
<no_matter_try_again> 在 上传 | 大小:644096

[算法与数据结构] CNN手势识别

说明: 手势识别源码,用的算法是CNN,实施识别,运行系统包括windows和ubuntu
<weixin_29413055> 在 上传 | 大小:17825792

[算法与数据结构] 干净的数据 clean data

说明: 理解数据清洗在整个数据科学过程中的作用 掌握数据清洗的基础知识,包括文件清洗、数据类型、字符编码等 发掘电子表格和文本编辑器中与数据组织和操作相关的重要功能 学会常见数据格式的相互转换,如JSON、CSV和一些特殊用途的格式 采用三种策略来解析和清洗HTML文件中的数据 揭开PDF文档的秘密,提取需要的数据 借助一系列解决方案来清洗存放在关系型数据库里的坏数据 创建自己的干净数据集,为其打包、添加授权许可并与他人共享 使用书中的工具以及Twitter和Stack Overflow数据,完成两个
<feloxx> 在 上传 | 大小:31457280

[算法与数据结构] Algorithms for nonnegative matrix and tensor factorizations

说明: Kim J, He Y, Park H. Algorithms for nonnegative matrix and tensor factorizations: a unified view based on block coordinate descent framework[J]. Journal of Global Optimization, 2014, 58(2):285-319.
<puppet_love> 在 上传 | 大小:817152

[算法与数据结构] 非负矩阵与张量分解及其应用

说明: 阵的低秩逼近是一种大规模矩阵低秩近似表示技术,是从大规模、复杂的数据中 寻求数据潜在信息的一种强有力方法。非负矩阵分解( Nonnegative MatrixFactorization, NMF)) 是矩阵的低秩逼近方法之一,它是指被分解的矩阵和分解结果矩阵的数值都 是非负的。由于该方法符合数据的真实物理属性,数据的可解释性强,分解结果能够表 示事物的局部特征,且模型符合人们对于客观世界的认识规律(整体是由局部组成的) 等优点, 模型和算法自提出以来得到了广泛研究和应用,已经被成功地应用到许多
<puppet_love> 在 上传 | 大小:2097152
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