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人工智能
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人工智能下载,机器学习下载列表 第2335页
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机器学习
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麦肯锡季刊2017年秋季刊
说明: 新一代人工智能发展规划(2017)
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duration1
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机器学习
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CNN网络绘图程序
说明: CNN网络绘图程序,自动生成自定义CNN的图示,论文利器,需要有一定的python基础,安装命令如下 ``` $ python3 -m venv .venv $ source .venv / bin / activate $ pip install -r requirements_python3.txt
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aimxu
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机器学习
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基于支持向量机的乳腺癌辅助诊断
说明: 采用支持向量机、K一近邻法(K—Nearest Neighbor,K—NN)、概率神经网络(Probabilistie Neural Network,PNN),结合乳腺肿瘤的细针穿刺细胞病理学临床数据诊断乳腺癌。结果表明:当使用 SigIIloid核函数时,SVM通过5次交叉验证的最佳平均分类准确率达到了96.24%,优于K—NN (95.37%),PNN(95.09%)等分类器,表明该方法有望成为一种实用的乳腺癌临床辅助诊断工具
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plasma_z
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机器学习
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scikit-learn Cookbook.pdf
说明: scikit-learn Cookbook.pdf 是一本全英文 介绍sklearn入门的书籍
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u013243986
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机器学习
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ABC时代企业对人才的需求(1).pdf
说明: 百度大客户总监崔晶晶===============================================================================================================================================================================================================================================
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will_07e1
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机器学习
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微信跳一跳外挂
说明: 良心提醒:这个外挂适合安卓手机,电脑是64bit的。 使用方式,首先电脑上要安装好adb(安卓调试桥接),下载地址:https://developer.android.com/studio/releases/platform-tools.html 其次,打开手机的开发者模式(如果有usb模式,也要打开),打开微信跳一跳,点击开始,手机连接到电脑上,打开jumpAI-windows-amd64.exe,就会自动跳一跳了
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wltsysterm
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机器学习
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Matlab code of rough set
说明: 基于粗糙集理论的MATLAB代码各种应用, 基于粗糙集理论的MATLAB代码各种应用, 基于粗糙集理论的MATLAB代码各种应用
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qq_41604804
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机器学习
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tesseract-ocr-3.02.zip python图片处理模块
说明: tesseract-ocr-3.02.zip python图片处理模块,主要包含如下: tesseract-ocr-3.02.eng.tar.gz tesseract-ocr-3.02.gz
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qq55361743
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机器学习
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预测波士顿房价
说明: 在这个项目中,你将利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型,并对模型的性能和预测能力进行测试。通过该数据训练后的好的模型可以被用来对房屋做特定预测—尤其是对房屋的价值。对于房地产经纪等人的日常工作来说,这样的预测模型被证明非常有价值。
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jgzquanquan
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机器学习
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基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法
说明: 朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的。为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频一反文档频率(TF一IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF一IDF一FC权重计算。与基于传统TF一IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加
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q72281
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机器学习
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天气网页数据收集
说明: 通过python编程实现爬虫,收集天气网页相关信息,程序简单易懂
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qq_21184863
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机器学习
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Reinforcement Learning An introduction
说明: Richard S. Sutton的关于强化学习经典的教科书,此书为2017最新版,涵盖DeepMind团队最新理论成果,无论是想学习强化学习还是作为机器学习的泛读材料,都值得一看。
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angel__c
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