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人工智能下载,机器学习下载列表 第2490页

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[机器学习] R/(PYTHON)语言数据分析与挖掘实战-附带资料(分卷第二部分)

说明: R语言数据分析与挖掘实战附带资料。实际数据部分与python语言数据分析与挖掘实战的是一样的,python那本书的有几个章节缺少数据,这个正好可以补充(分卷压缩第二部分)
<soloman1001> 在 上传 | 大小:68157440

[机器学习] R/(PYTHON)语言数据分析与挖掘实战-附带资料(分卷第一部分)

说明: R语言数据分析与挖掘实战附带资料。实际数据部分与python语言数据分析与挖掘实战的是一样的,python那本书的有几个章节缺少数据,这个正好可以补充
<soloman1001> 在 上传 | 大小:73400320

[机器学习] Scikit-learn学习资料荟萃

说明: 从入门到精通,学习备查两相宜,资料目录: Mastering Machine Learning with scikit-learn(中文版).pdf; python_scikit-learn学习笔记.pdf; Scikit-learn 使用手册中文版.pdf; scikit-learn-docs.pdf;
<u010960309> 在 上传 | 大小:54525952

[机器学习] Algorithmic and Computer Methods for Three-Manifolds

说明: Algorithmic and Computer Methods for Three-Manifolds
<foretmer> 在 上传 | 大小:34603008

[机器学习] 多目标跟踪matlab

说明: 多目标跟踪matlab多目标跟踪matlab多目标跟踪matlab多目标跟踪matlab
<shoupiao4250> 在 上传 | 大小:598016

[机器学习] MATLAB神经网络43个案例分析源代码

说明: 学习神经网络及深度学习实战代码.本书共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
<qq_37493340> 在 上传 | 大小:66060288

[机器学习] mpir-2.7.2编译lib

说明: 在meshlab编译中缺少 mpir.h mpirxx.h以及库文件 mpir.lib mpirxx.lib,改文件为编译好的mpir.lib mpirxx.lib可以直接使用。
<u012260117> 在 上传 | 大小:567296

[机器学习] bsvm工具包

说明: bsvm工具包,与libsvm工具箱类似,支持多分类,核函数可多选,在cmd命令下进入该目录的window路径输入bsvm-train.exe即可查看相应的版本及命令信息
<jiashan1133> 在 上传 | 大小:376832

[机器学习] 机器学期库dlib

说明: Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems. It is used in both industry and academia in a wide range of domains including robotics, embedded devices
<mk1230000> 在 上传 | 大小:8388608

[机器学习] 风控算法大赛解决方案

说明: 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 拍贷“魔镜风控系统”从平均 400 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估用户当前的信状态,给每借款 个数据维度评估
<soundslow> 在 上传 | 大小:979968

[机器学习] Adaboost 算法的原理与推导

说明: AdaBoost,是英文"AdaptiveBoosting"(自适应增强)的缩写,由YoavFreund和RobertSchapire在1995年提出。它的自适应在于:前一个基本分 类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时,在每一轮中加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小 的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。
<soundslow> 在 上传 | 大小:1048576

[机器学习] 批量切割图片数据python版本

说明: 用来批量处理图片数据,制作数据集,下载下来只需要更改数据位置即可
<shouhan6396> 在 上传 | 大小:5120
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