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搜索资源列表

  1. 大数据下的逻辑回归训练模型方法论

  2. 以机器学习的经典算法逻辑回归模型作为预测模型，结合目前百分点为团购网站开发的分类模型作为具体实例，具体讲解一下如何在”海量、高维”数据中有效的训练模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-28
    • 文件大小：443kb
    • 提供者：u013789577

  1. 大数据下的逻辑回归训练模型方法论

  2. 以机器学习的经典算法逻辑回归模型作为预测模型，结合目前百分点为团购网站开发的分类模型作为具体实例，具体讲解一下如何在”海量、高维”数据中有效的训练模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-07-01
    • 文件大小：443kb
    • 提供者：mapplei

  1. 信息科学原理 第3版 【作　者】钟义信著 高清 带详细书签

  2. 全书由四部分组成。第一部分给出了信息科学的定义和结构体系；第二部分提出并建立了全信息理论；第三部分应用全信息理论阐明了信息科学基本原理；第四部分总结了信息科学的方法论及其主要应用。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-02
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：u014285517

  1. 大数据时代下的迁移学习

  2. 在本文中，你将了解到什么是迁移学习，它的一些应用以及它为什么能够成为数据科学家应具备的关键技能。迁移学习不是机器学习的一个模型或技术，它是机器学习中的一种“设计方法论”，还有一些其他的设方法论，比如说主动学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-16
    • 文件大小：255kb
    • 提供者：qq_35711371

  1. 数据分析方法论三步曲

  2. 从理论到深度案例分析，成为数据分析师你只需要三步！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：q1232

  1. 机器学习方法论

  2. 机器学习方法论，PDF文档。

  3. 所属分类：机器学习

  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：4mb
    • 提供者：yangyang3401

  1. 深度强化学习.pptx

  2. 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题

  3. 所属分类：讲义

  1. main-RL-QiangYe.pdf

  2. 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。 本书由浅入深的讲解了强化学习中的各个算法，并使用Pytorch框架编写了相关代码。

  3. 所属分类：深度学习

  1. autosar全面学习笔记.docx

  2. 1.背景 2 2.技术驱动因素 2 3.AP的特点 3 4.经典、自适应和非AUTOSAR ECU的集成 4 1.逻辑视图 5 2.物理视图 7 3.方法论和Manifest 8 5.应用设计 10 6.执行Manifest 10 7.服务Instance Manifest 11 1.概述 11 3.调度 12 4.内存管理 12 5.设备管理 12 1.概览 12 2.系统启动 12 3.执行管理责任 13 4.确定性执行 13 5.资源限制 14 6.应用程序恢复 14 7.受信任的平台

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-08-17
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：usstmiracle

  1. 强化学习代码和课件.zip

  2. 强化学习课件，强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL） [1]

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-08-13
    • 文件大小：75mb
    • 提供者：qq_18822147

  1. Deep RL for Financial Portfolio.pdf

  2. 强化学习在投资组合中的使用论文，强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-09-07
    • 文件大小：765kb
    • 提供者：qq_18822147

  1. 强化学习总结PPT学习

  2. 强化学习（RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-14
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qq_39917365

  1. 机器学习不确定性（来自于PKDD 2020）

  2. 不确定性的概念在机器学习中是非常重要的，并且构成了现代机器学习方法论的一个关键元素。近年来，由于机器学习与实际应用的相关性越来越大，它的重要性也越来越大，其中许多应用都伴随着安全要求。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：syp_net

  1. 【ICML2020】基于模型的强化学习方法教程，279页ppt.pdf

  2. 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [1] 。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-10-27
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：qq_18822147

  1. 机器学习方法论

  2. 半监督学习 半监督学习在训练阶段结合了大量未标记的数据和少量标签数据。与使用所有标签的数据相比，训练集训练的训练模型可以高度准确，训练成本更低。例如，我们的朋友Delip Rao在AI咨询公司Joostware上使用半监督学习，每班只使用30个标签，与使用监督学习训练的模型的准确度相同，每班需要约1360个标签。这使得他们的客户能够非常快速地将其预测功能从20个类别扩展到110个类别。 为什么使用未标记数据的一个直觉有时可以帮助模型更准确：即使你不知道答案，你正在学习一些有关可能的价值观以及特定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：weixin_38513794

  1. Springboard-Capstone-源码

  2. 年度财务报表的投资决策 股市 在股票市场上，个人或实体可以购买和出售公开持有的公司股票。股市非常动荡，而且有很多因素，例如利率，失业，通货膨胀等。尽管通过Robinhood等应用程序可以更容易地在股市上进行投资，但要弄清楚买卖好股票来赚钱并不是一件容易的事。一个简单的任务。通过这个项目，我寻求建立一个机器学习模型，该模型将使用公司年度财务报表中的信息来预测公司的股票是否将是一项良好的一年投资。 1.资料 该项目中使用的数据集可在网站上找到。有5个不同的数据集，代表从2014年到2018年的5个

  3. 所属分类：其它

  1. IBM-Data-Science-Professional-Certification:该存储库包含IBM Data Science Professional认证中给出和询问的所有资源和测验解决方案-源码

  2. IBM：数据科学专业认证 讲师 讲师：Joseph Santarcangelo 该存储库包含IBM Data Science Professional认证中给出和要求的测验的所有资源和解决方案。目前，我也在研究此认证。在继续进行此认证的过程中，我会不断更新资源和解决方案。 专业课程链接：[ ] 该专业招募的课程如下： 什么是数据科学？ 数据科学的开源工具 数据科学方法论 适用于数据科学和AI的Python 数据库和数据科学SQL 使用Python进行数据分析 使用Python进行数据可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：weixin_42169674

  1. From-0-to-Research-Scientist-resources-guide-源码

  2. 从零到研究科学家的完整资源指南。 指南说明 本指南适用于具有基本编程知识或计算机科学背景，有兴趣成为以下领域的研究科学家的任何人： :bullseye: 关于深度学习和NLP。 您可以采用“自下而上”或“自上而下”两种方法，并且都非常有效，而了解哪种方法最适合您实际上是至关重要的。 如果您可以在不进行任何应用的情况下研究大量数学概念，则可以使用自下而上的方法。 如果您想先动手操作，请使用“自上而下”的拳头。 内容： 数学基础： 数学基础部分适用于所有人工智能分支，例如机器学习，强化学习，计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_42129005

  1. 机器学习算法/模型——机器学习介绍

  2. 目录1. 写在前面：态度2. 机器学习概述2.1 本质/目标：找到一种理想“函数”2.2 基本流程：“三板斧”方法论3. 总结 1. 写在前面：态度 相较于仍然处于经验（“炼丹”）阶段的深度学习，传统的统计学习模型和方法已经具备了相对完善的理论基础。 态度：即使目标是深度学习也要从机器学习开始，从统计学习方法学起。 一方面深度学习与机器学习具有传承的关系，学习后者对于直观理解前者有极大帮助。 另一方面，**统计学习方法建立在将概念“数字化”（向量化）的基础上，以数学公式和计算来表达概念之间的关联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：123kb
    • 提供者：weixin_38724229
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