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搜索资源列表

  1. 机器学习线性回归与分类

  2. 机器学习线性回归与分类，里面有相关代码。 大家多多下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-15
    • 文件大小：432128
    • 提供者：huandaohack

  1. adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等）

  2. adaboost 演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-11
    • 文件大小：13312
    • 提供者：lg1259156776

  1. 逻辑回归简介及其正则化

  2. 逻辑回归是一种重要的数据分析方法，已经被广泛应用于各个领域。作为广义线性模型的一个特例，逻辑回归由严格的理论推导出，具有良好的统计性质和明确的解释意义，因而在实际应用中，特别是分类问题应用中受到良好的效果。 然而，传统的逻辑回归模型存在一些明显的不足，它容易出现过拟合问题。逻辑回归对于训练样本的拟合常能获得良好的精度，但对于训练数据集以外的测试数据，其分类效果不够理想。事实上，不仅是逻辑回归，其他许多数据分析模型也会受过拟合的影响，解决过拟合问题已经成为统计、机器学习领域的热点研究之一。 解决

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-20
    • 文件大小：876544
    • 提供者：a1015553840

  1. 斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15（完整版、带目录索引和NG原版讲义）

  2. 1-15节全部完整版讲义！超清分享~~~（附赠目录索引和NG原版讲义） 含金量高，独家整理~~ 目录如下： 公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组 公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课笔记9—偏差

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-07
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：u012416259

  1. BAT机器学习面试1000题系列

  2. BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1）线性归一化 23 2）标准差标准化 23 3）非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n） 40 随机梯度下降 4

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-07
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：qq_38873863

  1. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课

  2. 2017年最新机器学习入门与实战精品高清全套视频教程附讲义作业(anaconda2 4.3Pytyhon2.7 jupyter) 70课 课程介绍: 从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。 课程目录: 第一章Numpy前导介绍 1.1、Anconda安装 1.2、JupyterNoteBook 1.3、Numpy介绍+ndarry 1.4、ndarry的shape属性巧算 1.

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：happyzhangdi008

  1. 机器学习算法笔记

  2. 本文总结博客中关于机器学习十大算法的详细过程，进行汇总，包括广义线性模型、softmax 回归 、逻辑回归、梯度下降法、Logistic 回归与牛顿迭代法、两种梯度下降法、相对熵（KL 散度）、K-Means 聚类算法 、朴素贝叶斯分类、决策树之 ID3 算法 、决策树之 C4.5 算法、 决策树之 CART 算法、随机森林、K-D 树、KNN 算法、BFGS 算法、L-BFGS 算法、文本特征属性选择。 十九、矩阵求导解最小二乘问题 二十、局部加权回归 二十一、最小二乘的概率解释

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013940210

  1. 机器学习算法工程师校招面试题库.pdf

  2. 机器学习算法工程师校招面试题库 涵盖数学基础、机器学习算法、深度学习、自然语言处理、计算机基础项目等。ξ NOWCODER. COM 牛客网一一互联网学习求职必备神器 名企校招历年笔试面试真题,尽在牛客网 可能就问的项日多一些,或者你说哪里精通可能面试官就多去问你这些。而且此图是根据题 库数据整理出来,并不是根据实际单场面试整理,比如基础部分不会考那么多,会从中抽着 考 但是面试中必考的点且占比非常大的有机器学习算法,机器学习和算法。 决定你是否能拿 sp offer(高薪ofer)以及是否

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：yangyang3401

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. 机器学习实验.zip

  2. 机器学习实验，内含实验指导书(PPT与Word)和参考代码，包括线性回归模型、支持向量机模型、贝叶斯分类以及基于tensorflow实现cnn。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：zhangli0910

  1. 机器学习视频（矩阵和线性代数教程）

  2. Python机器学习学习视频。包括基础库的调用以及机器学习算法教程。包括概率论、矩阵学习、回归、分类、决策树、XGB、SVM、聚类、EM、主题模型和HMM

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：456130560
    • 提供者：qq_16669583

  1. 实例详解机器学习如何解决问题

  2. 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还 是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工业界对机器学习的研究各有 侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界侧重于如何用机器学习来解决实际问 题。我们结合美团在机器学习上的实践，进行一个实战（InAction）系列的介绍（带“机器 学习InAction系列”标签的文章），介绍机器学习在解决工业界问题的实战中所需的基本技 术、经验和技巧。本文主要结合实际问题，概要地介绍机器学习解决实际问题的整个流

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：abacaba

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. 机器学习-15. Keras深度学习框架

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：701497344
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：708837376
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：1002438656
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：832569344
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-02. 线性回归深入和代码实现

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第二章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：1015021568
    • 提供者：suolong123

  1. CV学习第三课——机器学习之线性回归与逻辑回归

  2. 1机器学习 定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。 这也是机器学习目前的困境所在，只能针对单方面的事物进行学习，还不会变通。 1.1机器学习与人工智能关系 其关系可参考阅读链接： 人工智能、机器学习、深度学习、神经网络概念说明 用一张图可表示如下： 1.2机器学习分类 机器学习分类参考 机器学习通常分为四类，每类又细分如下 A监督学习 监督学习经典分两类： 1.Regression回归问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：331776
    • 提供者：weixin_38724333

  1. 机器学习——从线性回归到逻辑回归【附详细推导和代码】

  2. 本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 在之前的文章当中，我们推导了线性回归的公式，线性回归本质是线性函数，模型的原理不难，核心是求解模型参数的过程。通过对线性回归的推导和学习，我们基本上了解了机器学习模型学习的过程，这是机器学习的精髓，要比单个模型的原理重要得多。 新关注和有所遗忘的同学可以点击下方的链接回顾一下之前的线性回归和梯度下降的内容。 一文讲透梯度下降法 详细推导线性回归模型 回归与分类 在机器学习当中，模型根据预测结果的不同分为两类，如果我们希望模型预测一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：316416
    • 提供者：weixin_38715097
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