注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. NOIP培训教程（二）习题解析之动态规划

  2. 砝码问题: 设有1g,2g,3g,5g,10g,20g的砝码各若干枚(其总重0) 参考程序： #include"stdio.h" int a[7]; int f[7][1001]={0}; int m[7]={0,1,2,3,5,10,20}; int main() { int i,j,k; int ans=0; f[0][0]=1; for(i=1;i<=6;i++) ...展开收缩

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2009-07-24
    • 文件大小：93kb
    • 提供者：zhouzuning

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：huanghyw

  1. 斯坦福Ng机器学习课程笔记（中文版）

  2. 【第1讲】 机器学习的动机与应用 【第2讲】 监督学习应用-线性回归 【第3讲】 线性回归的概率解释、局部加权回归、逻辑回归 【第4讲】 牛顿法、一般线性模型 【第5讲】 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯算法 【第6讲】 事件模型、函数间隔与几何间隔 【第7讲】 最优间隔分类器、拉格朗日对偶、支持向量机 【第8讲】 核方法、序列最小优化算法 【第9讲】 经验风险最小化 【第10讲】 交叉验证、特征选择 【第11讲】 贝叶斯统计、机器学习应用建议 【第12讲】 $k$-means算法、高斯

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-14
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：difstone

  1. 斯坦福吴恩达教授机器学习课程讲义，作业及解析

  2. 网易公开课斯坦福吴恩达教授机器学习课程讲义，作业及解析，配合视频学习更加高效易懂，含有各种公式的推导步骤： [第1集] 机器学习的动机与应用 [第2集] 监督学习应用.梯度下降 [第3集] 欠拟合与过拟合的概念 [第4集] 牛顿方法 [第5集] 生成学习算法 [第6集] 朴素贝叶斯算法 [第7集] 最优间隔分类器问题 [第8集] 顺序最小优化算法 [第9集] 经验风险最小化 [第10集] 特征选择 [第11集] 贝叶斯统计正则化 [第12集] K-means算法 [第13集] 高斯混合模型 [

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-24
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：ly5201314666

  1. 朴素的动态规划,使用一维数组改进消除递归重复计算，消除递归这三种方法.cpp

  2. 朴素的动态规划,使用一维数组改进消除递归重复计算，消除递归这三种方法解决01背包问题，通过数据比较和运行的结果上来看，消除递归重复计算的递归算法效率相当高，在6组数据的时候，将效率提高了几乎一倍，我使用的消除递归算法的结果和普通动态规划的效率差不多。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-01-31
    • 文件大小：406byte
    • 提供者：weixin_39428563

  1. 斯坦福大学公开课 ：机器学习课程.txt

  2. [第1集] 机器学习的动机与应用[第2集] 监督学习应用.梯度下降[第3集] 欠拟合与过拟合的概念[第4集] 牛顿方法[第5集] 生成学习算法[第6集] 朴素贝叶斯算法[第7集] 最优间隔分类器问题[第8集] 顺序最小优化算法[第9集] 经验风险最小化 [第10集] 特征选择[第11集] 贝叶斯统计正则化[第12集] K-means算法[第13集] 高斯混合模型[第14集] 主成分分析法[第15集] 奇异值分解[第16集] 马尔可夫决策过程[第17集] 离散与维数灾难 [第18集] 线性二次型调

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-04
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_38747830

  1. 用Python展示动态规则法用以解决重叠子问题的示例

  2. 主要介绍了用Python展示动态规则法用以解决重叠子问题的一个棋盘游戏的示例,动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题,且耗时间往往远少于朴素解法,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-22
    • 文件大小：107kb
    • 提供者：weixin_38617615