人工智能下载列表第3504页

[机器学习] Learning Probabilistic Graphical Models in R

说明： Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版
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[机器学习] CS229-Linear Algebra Review and Reference

说明：本资料为CS229 Andrew Ng-Mechine Learning课程关于线性代数的复习讲义。 1、Basic Concepts and Notation 2、 Matrix Multiplication 2.1 Vector-Vector Products 2.2 Matrix-Vector Products 2.3 Matrix-Matrix Products 3、Operations and Properties ...... 4、Matrix Calculus 2 ....
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[机器学习] 机器学习网页版笔记

说明：机器学习笔记，简明扼要，可以随时巩固复习，是英文版的，但是大家基本都能看懂
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[机器学习] 大数据与大数据机器学习

说明：大数据时代已经到来,大数据是指具有海量(Volume)、多样(Variety)、时效(Velocity)、不精确(Veracity)和价值(Value)这5种特征的数据,大数据研究是近几年信息处理领域最热门的研究方向,已经引起了工业界、学术界乃至政府部门的高度关注.大数据之所以备受关注,是因为大数据里面蕴藏着巨大的价值.如何把蕴藏在大数据中的价值挖掘出来,为企业或政府部门提供决策支持具有重要的意义.大数据给传统的机器学习带来了许多挑战,这些挑战可以从大数据的5个特征或从5个不同的角度进行分析.
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[机器学习] 人工智能领域的机器学习算法研究综述

说明：本文首先介绍了人工智能与机器学习的背景与研究现状,其次对机器学习经典算法进行了理论上的简单介绍,并提出了一些自己的看法,最后认为深度学习是机器学习的研究前景,并对机器学习的发展趋势进行了展望。
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[机器学习] 大数据背景下机器学习算法的综述

说明：当下我国信息产业的飞速发展,伴随而来的是大数据时代,产生海量的数据信息,科学规范处理大数据需求越来越高。目前,由于大数据复杂性、多样性、高维性特点,从数据中挖掘内在规律困难较大,小型机器学习算法在处理问题上捉襟见肘。因此,研究适合大数据背景下的机器学习算法成为当下的热点,本研究立足于分析当下机器学习算法的基本内涵,得出目前处理大数据的重要手段,为大数据时代发展提出理论指导。
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[深度学习] 深度学习在控制领域的研究现状与展望

说明：深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势.对于存在高维数据的控制系统,引入深度学习具有一定的意义.近年来,已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用.本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状,包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算.并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述.总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题,展望了未来值得研究的方向.
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[深度学习] 深度学习国内研究综述

说明：近年来,深度学习逐渐成为学科教学领域的一个热点话题。本文采用内容分析法,对国内公开发表的深度学习相关学术、学位论文进行统计分析,从文献年度分布、文献来源、研究热点、研究内容和发展趋势五个方面依次解读,以期总结我国深度学习研究现状,发现问题,提出建议。
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[深度学习] Secure Template Protection In Touch-less Based Fingeprint Verification System

说明： Cancellable biometrics has been a challenging and essential approach to protect the privacy of biometric templates. Multiple Random Projections (MRP) is our formerly presented two-factor cancellable formulation. In that method, the biometric data is
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