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搜索资源列表

  1. libsvm a Library for Support Vector Machines.pdf

  2. 支持向量机的经典教程。详细介绍了该算法的原理和具体的代码实现！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-09
    • 文件大小：285kb
    • 提供者：uniconwang

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机.pdf

  2. 由中国农业大学邓乃扬教授编写，国内较早也非常经典的全面介绍支持向量机的原理、方法与应用的一本书。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-16
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：pzbhallow

  1. 数据挖掘原理与算法PDF文档

  2. 介绍数据挖掘的原理和算法，包括关联规则，支持向量机和决策树等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-09
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：qhr1985111

  1. Predicting Structured Objects.pdf

  2. 支持向量机基于结构风险最小化原则,在经验风险和泛化能力之间折衷.它以其良好的性能,在分类领域得到越来越广泛的应用.探讨了SVM的基本原理,研究了在其基础上的一些改进算法,分析了它们之间的联系和区别,为在实际应用中选择最佳的模型提供参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-23
    • 文件大小：700kb
    • 提供者：benfei1

  1. 人工神经网络教程.pdf

  2. 适合初学者，较好的介绍了ANN的相关知识和技术 该书系统地论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它有结构和设计应用方法，为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。作为扩充知识，书中还介绍了人工神经系统的基本概念、体系结构、控制特生及信息模式。 第1章 绪论 第2章 人工神经网络建模

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-05-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：shainasisi

  1. 自己动手写网络爬虫(全).pdf

  2. 《自己动手写网络爬虫》介绍了网络爬虫开发中的关键问题与Java实现。主要包括从互联网获取信息与提取信息和对Web信息挖掘等内容。《自己动手写网络爬虫》在介绍基本原理的同时注重辅以具体代码实现来帮助读者加深理解，书中部分代码甚至可以直接使用。 　　《自己动手写网络爬虫》此书代码清晰，但是对初学者不太合适，因为完全没有介绍开发平台和配置环境，以及在程序中所用到的jar包，初学者的动手能力有限，使得程序很难调通，高手倒是可以挑战一下 第1章 全面剖析网络爬虫 3 　　1.1 抓取网页 　　1.1.1

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-17
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：usenamer

  1. Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程

  2. Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程,包含最全人脸库，支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）带完整书签版本.pdf，深度学习的基本理论与方法.pptx，BP神经网络的基本原理等

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-05-23
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：weixin_38569817

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机.pdf

  2. 介绍支持向量机相关理论的进阶读物，包括最优化理论，对偶原理等等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-02-10
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：dhy1405

  1. 合成孔径雷达图像理解与应用pdf电子档

  2. 第1章 绪论 1.1 合成孔径雷达概况 1.2 发展历程 1.2.1 国外SAR发展历程 1.2.2 我国SAR发展历程 1.3 发展趋势 1.4 主要应用 1.4.1 军事领域 1.4.2 民用领域 1.5 内容安排 第2章 合成孔径雷达 2.1 概述 2.2 SAR成像基本原理 2.2.1 距离向分辨率与脉冲压缩技术 2.2.2 方位向分辨率与合成孔径原理 2.2.3 点目标信号回波模型 2.2.4 SAR成像处理与算法 2.3 SAR成像的几何特性 2.3.1 斜距图像的比例失真 2.3

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-29
    • 文件大小：43mb
    • 提供者：zhangquan2015

  1. 最大熵模型.pdf

  2. 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_18315295

  1. 基于人工神经网络的供水管网爆管定位系统设计.pdf

  2. 供水管网发生爆管事故后，快速确定爆管位置，可以实现迅速抢修，有效降低事故的损失。针对爆管定位问题，本文基于人工神经网络（ANN），建立爆管位置与事故时压力监测点的压力变化率之间的非线性映射关系，构建了ANN爆管定位模型，并选取了一个供水管网案例，引入相关系数（R2）指标评估模型的精度，验证了方法的可行性。此外，分析了不同监测点组合对模型定位精度的影响，发现监测点组合均匀分布在管网内部时，模型定位精度越高。   随着我国城市化进程的不断加快，城市供水管网的规模也不断增加，由于缺乏科学合理的规划、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-23
    • 文件大小：825kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 综合电能质量监控系统的研制.pdf

  2. 介绍了便携式综合电能质量监控系统的组成和工作原理,同时详细说明了各个子模块的硬件、软件结构和在系统中的作用。综合电能质量监控系统融入了具有扰动触发功能的电能质量监测仪,电能质量监测仪可以进行有功、无功、THD等稳态分量测量,同时在发生扰动时记录扰动波形。记录的扰动波形通过CAN总线传输到上位机,通过小波多分辨分析和方差分形计算提取扰动的特征矢量,被提取的特征矢量输入到概率神经网络和支持向量机实现训练和测试。采用了时频分析和模式识别的电能质量监控系统能够实现输、配电系统的瞬态扰动的检测,定位和分类

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：560kb
    • 提供者：weixin_45126078

  1. 支持向量机原理.pdf

  2. 个人总结的支持向量机原理，基本摘自其它图书，主要内容如下： 1.首先介绍了学习支持向量机所需要的准备知识，包括VC维的定义、经验风险最小化原则、结构风险最小化原则； 2.重点讲解了支持向量机的原理，首先深入讲解支持向量机的最基础类型——线性可分支持向量机，在此基础上拓展到广义线性支持向量机、非线性支持向量机以及回归支持向量机，并介绍了近来支持向量机的改进算法； 3.给出了使用支持向量机需要注意的问题； 4.最后介绍了支持向量机在控制方面的应用举例。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-08
    • 文件大小：493kb
    • 提供者：zhishi571

  1. 支持向量机原理.pdf

  2. SVM向量机学习讲解资源文档。介绍向量机学习原理，实现方法，适合于快速上手。

  3. 所属分类：C

  1. 计算机组成原理复习资料.pdf

  2. 计算机组成原理的复习资料by中大，这个里边总结的东西非常独到Computer Organization and design the hardware/Software Interface Fifth editic 性能度量公式:CPU性能公式:cPU时间=指令数*cP时钟周期时间 或 cPU时间=指令数CP时钟频率 指令数:执行某程序所需的指令数量;CPl:执行某个程序段时每条指令所需的时钟周 期数;时钟周期时间:时钟频率的倒数 功耗墙:功耗( Power),功率的损耗,在单位吋间中所消耗的能

  3. 所属分类：讲义

  1. 航空发动机故障智能检测技术研究.pdf

  2. 针对当前航空发动机故障诊断技术中支持向量机（SVM）培训时间较长、相关向量机（RVM）误差较大的问题。文中根据航空发动机的工作原理，以某款发动机为例，通过检测发动机油耗颗粒信息，提出了一种基于光谱分析数据。将相关向量机与遗传算法（RVM-GA）相结合的航空发动机故障智能检测技术，并与其他已知方法进行对比。实验测试结果表明，该方法能够将培训时间由0.5 s降低为0.4 s，且提高了诊断精度，具有较好的稀疏性和检测效率。

  3. 所属分类：专业指导