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人工智能下载,机器学习下载列表 第1560页

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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集2

说明: 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,分为概率图模型表示理论,概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
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[机器学习] 贝叶斯网络之父:Judea Pearl论文集3

说明: Judea Pearl是一名美国计算机科学家和哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。他是ACM 图灵奖的2011年度获奖者,这是计算机科学中的最高荣誉,“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
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[机器学习] 概率图模型Probabilistic Graphical Model论文集1

说明: 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,分为概率图模型表示理论,概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。
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[机器学习] 贝叶斯网络之父:Judea Pearl论文集4

说明: Judea Pearl是一名美国计算机科学家和哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。他是ACM 图灵奖的2011年度获奖者,这是计算机科学中的最高荣誉,“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
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[机器学习] 贝叶斯网络之父:Judea Pearl论文集2

说明: Judea Pearl是一名美国计算机科学家和哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。他是ACM 图灵奖的2011年度获奖者,这是计算机科学中的最高荣誉,“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
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[机器学习] 贝叶斯网络之父:Judea Pearl论文集1

说明: Judea Pearl是一名美国计算机科学家和哲学家,以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。他是ACM 图灵奖的2011年度获奖者,这是计算机科学中的最高荣誉,“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。
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[机器学习] 神经元网络与机器学习_Matlab源码文件

说明: 《神经元网络与机器学习》的PPT,Matlab代码和习题解答
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[机器学习] 高斯贝叶斯分类器训练集(印第安人糖尿病)

说明: 高斯贝叶斯分类器训练集(印第安人糖尿病) Diabetes-Prediction-master
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[机器学习] 是大机器学习算法理论疏导

说明: 机器学习的经典方法理论总结,包含机器学习的十大经典方法,从根本上理解算法那的运行原理,更好的掌握算法以及应用的选择。
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[机器学习] 表面肌电端点检测研究

说明: 此压缩包的主要内容为表面肌电端点检测研究,是基于短时能量及方差和作为双门限来获取信号端点的,与网上部分文献类似,但纠正了一些小错误,并加以改进,可作为表面肌电处理基础学习的一个参考; 同时,里面包含了3个表面肌电信号数据文档,可直接使用,还包含应用到的voicebox数据包(程序中有相应网址说明如何安装) 数据包包括:main.m(主程序),endpoint_detection.m(端点检测程序),2018083001-1.xlsx、2018083001-2.xlsx、2018083001-3
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[机器学习] Coae中文微博语料库

说明: 中文微博语料库2014.包含COAE2014会议五个任务的评测数据,任务1 :面向新闻的情感关键句抽取与判定 在给定新闻集合(每篇文章已切成句子)中,判别每篇文章的情感关键句 。 任务2:跨语言情感倾向性分析 本任务是对给定多语言篇章级数据集 ,要求参加系统自动分析多语言篇章级数据集每个情感句的情感倾向性,即(褒义、贬义或者中性)。 任务3:微博情感新词发现与判定 本任务是对给定大规模的微博句子集 ,要求参赛系统自动发现新的词语( 不在给定的词典以内),以及每个词语的情感倾向性,即褒义、贬义或
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[机器学习] R Machine Learning By Example

说明: R Machine Learning By Example Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. From retail stores to Fortune 500 companies, everyone is working hard to make machine learning give them datadriven insights
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