[机器学习] 最小二乘法支持向量机matlab程序

说明： 最小二乘法支持向量机matlab程序，具体详细每一步过程。
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[机器学习] 8层小波包分解的matlab实现

说明： 只需要导入数据，提供小波函数名，待重构节点标号就能够执行
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[机器学习] 视频讲解+BP神经网络算法PPT+演讲稿+matlab算法实例

说明： 首先讲一下这次专题的选题背景 然后简要的介绍一下人工神经网络中的一些重要概念 了解了这些基本概念后 我们就更好的学习BP算法 最后，我们选择一个煤矿井下预测瓦斯浓度的实例掌握简单的BP神经网络算法在matlab中实现。
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[机器学习] 基于机器学习的Web入侵检测模型应用分析

说明： 基于机器学习的Web入侵检测模型应用分析，可参考学习借鉴。
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[机器学习] Statistics and Data Analysis for Financial Engineering 2e

说明： 非常好的量化基础参考书，复习面试好帮手。 注意是第二版哦！
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[机器学习] kmeans均值聚类matlab代码

说明： matlab均值聚类的基本代码，代码参考自周志华《机器学习》9.4.1节而写的，代码使用matlab矩阵序列化操作，速度会快一点，本代码仅供参考，请尊重原创
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[机器学习] 机器学习——逻辑回归

说明： 完成一个逻辑回归的算法。其中data.npz是数据读取数据的方法为： data = np.load("data.npz") x_train, y_train, x_test, y_test = data["x_train"],data["y_train"],data["x_test"],data["y_test"] x_train为训练集特征,y_train为对应的训练集标签，x_test为测试集特征，y_test为对应的测试集标签，用训练集训练一个逻辑回归模型，要求在测试集上的测试精度达到9
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[机器学习] 机器学习——线性回归

说明： 完成一个线性回归的算法，其中train.npz是数据 读取数据的方式为： import numpy as np data = np.load("train.npz") x_array,y_array = data[x],data[y] 其中x_array是对2000组特征，每个特征为五维,y_array是这2000组特征的输出，并输出对应的w和b（权重和偏置）
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[机器学习] 全球人工智能发展报告（2018）

说明： 2018年度全球人工智能发展报告，主要分析全球人工智能的发展现状及技术方向
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[机器学习] 异常检测（高斯分布模型）+测试数据

说明： 异常检测（高斯分布模型）+训练、验证、测试数据
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[机器学习] Data Mining: The Textbook (Springer 2015原版超清)

说明： This textbook explores the different aspects of data mining from the fundamentals to the complex data types and their applications, capturing the wide diversity of problem domains for data mining issues. It goes beyond the traditional focus on data
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[机器学习] python DataScience数据分析笔记day01

说明： EditPlus下阅读效果最佳 python DataScience数据分析笔记day01 -人工智能学习的两个阶段-数据分析简介-numpy入门与基础-数据可视化
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