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  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:q6115759
  1. MATLAB神经网络43个案例分析源代码

  2. 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
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-10-31
    • 文件大小:63mb
    • 提供者:qq_37493340
  1. acm国家集训队2006年论文合集

  2. 国家集训队2006论文集 陈启峰:《“约制、放宽”方法在解题中的应用》 陈首元:《维护森林连通性——动态树》 冯威:《数与图的完美结合——浅析差分约束系统》 高逸涵:《对于一道题目的深入分析》 胡伟栋:《演讲的若干建议》 黄劲松:《贪婪的动态规划》 黄晓愉:《深度优先搜索问题的优化技巧》 贾由:《由图论算法浅析算法优化》 李天翼:《从特殊情况考虑》 龙凡:《一类猜数问题的研究》 汤泽:《浅析队列在一类单调性问题中的应用》 唐文斌:《“调整”思想在信息学中的应用》 汪晔:《信息学中的参考系与坐标
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-03-27
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:wangkun7673
  1. matlab元胞自动机森林火灾高仿真代码

  2. 对元胞自动机森林火灾模型进行了深度优化修复了较多bug,权衡了树的生长和火灾,达到一个较好的仿真效果,适合初学!
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-08-05
    • 文件大小:985byte
    • 提供者:weixin_41055314
  1. 小甲鱼_数据结构与算法(98集全)

  2. 道01数据结构和算法绪论. mp402_谈谈算法. mp4 西03_时间复杂度和空间复杂度.mp404_时间复杂度和空间复杂度2.mp405_时间复杂度和空间复杂度3.mp4险06线性表. mp407_线性表2. mp408_线性表3. mp4品09_ 线性表4. mp410_线性表5. mp411_线性表6. mp412_线性表7. mp413_线性表8. mp4西14. 线性表9. mp415_线性表10. mp4 16_单链表小结:腾讯面试题. mp4品17_ 线性表12. mp418_
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2018-12-14
    • 文件大小:66byte
    • 提供者:mr_xavior
  1. IOI国家集训队论文集1999-2019

  2. # 国家集训队论文列表(1999-2019) ___点击目录快速跳转:___ - _国家集训队论文列表(1999-2019)_ * [_1999_](#1999) * [_2000_](#2000) * [_2001_](#2001) * [_2002_](#2002) * [_2003_](#2003) * [_2004_](#2004) * [_2005_](#2005) * [_2006_](#2006) * [_2007_](#2007) * [_2008_](#2008) * [_2
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-09-20
    • 文件大小:105mb
    • 提供者:jiazhendong
  1. 清华大学-学堂在线-大数据机器学习课件笔记.zip

  2. 清华大学-学堂在线 大数据机器学习课件笔记系列:概述、机器学习的基本概念、模型性能评估、感知机、聚类、贝叶斯分类器及图模型、决策树和随机森林、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机 SVM、核函数与非线性 SVM、降维与度量学习、提升方法 adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化方法、深度学习优化方法等。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-05-29
    • 文件大小:50mb
    • 提供者:weixin_43595476
  1. 基于改进深度森林的小目标检测算法.pdf

  2. 基于改进深度森林的小目标检测算法.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-05-25
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:anitachiu_2
  1. 第二章_机器学习基础.pdf

  2. 机器学习起源于上世纪50年代,1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序,这个程序具有学习的能力,它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念,它是一个结合了多个学科如概率论,优化理论,统计等,最终在计算机上实现自我获取新知识,学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集,目前已经发展出许多有用的方法,比如支持向量机,回归,决策树,随机森林,强化方法,集成学习,深度学习等等,一定程度上可以帮助人们完成一些数据预测,自动化,自动决策,最优化
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-27
    • 文件大小:9mb
    • 提供者:hkd_ywg
  1. DS_Projects:数据科学项目集合-源码

  2. 应用数据科学Capstone产品组合 你好! 此回购包含了一系列材料(脚本,报告,图形等),这些材料展示了我最近的工作的一部分。 下面的每个部分都提供了有关回购中的工件的一些详细信息。 以下是过去几年中我一直在使用的工具和技术的示例。 这是一个非常粗略的草稿,并将在接下来的几个月中进行更新。 使用的工具 工具 使用权 土坯 竞技场模拟 电子表格 插画家 迷你标签 橘子 Power BI Python [R 火花 SQL 斯塔塔 画面 威卡 使用的技巧 技巧 人工神经网络/深度学习 方差分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:21mb
    • 提供者:weixin_42137539
  1. brian_bacik:Brian的数据科学项目组合-源码

  2. 数据科学组合 这些年来,我完成了一系列项目,重点介绍了数据科学领域的技能,包括数据整理,假设测试,数据库管理,可视化,机器学习和深度学习。 由UTHealth公共卫生学院与贝勒医学院和哈里斯县公共卫生合作的研究项目。 通过此研究项目,我们为哈里斯县的每个人提供免费测试,并收集数据以更好地了解Covid-19在该地区的传播。 我的职责包括数据架构,收集,清理,分析和可视化。 建立分类模型,以预测银行信用卡客户的流失率。 通过网格搜索交叉验证优化了线性回归,随机森林和XGBoost。 引入了
  3. 所属分类:其它

  1. 信用卡默认预测器:机器学习深度学习模型可预测默认的银行帐户-源码

  2. 信用卡默认预测变量 机器学习/深度学习模型可预测默认的银行账户 项目概况 在Kaggle上找到的经过清理和分析的数据: ://www.kaggle.com/uciml/default-of-credit-card-clients-dataset 提供了有关Ames Housing数据集的详细视觉分析,以获取要素与数据结构之间的关系洞察力 通过将列合并为具有洞察力的信息,实现了工程设计的功能,例如总平方英尺和浴室总数 使用GridsearchCV优化随机森林,梯度提升回归,岭回归,套索回归和弹
  3. 所属分类:其它

  1. python 随机森林算法及其优化详解

  2. 前言 优化随机森林算法,正确率提高1%~5%(已经有90%+的正确率,再调高会导致过拟合) 论文当然是参考的,毕竟出现早的算法都被人研究烂了,什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具(说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh) 优化思路 1. 计算传统模型准确率 2. 计算设定树木颗数时最佳树深度,以最佳深度重新生成随机森林 3. 计算新生成森林中每棵树的AUC,选取AUC靠前的一定百分比的树 4. 通过计算各个树的数据相似度,排除相似度超过设定值且AUC
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:90kb
    • 提供者:weixin_38555019
  1. alles:所有需要居住的小型项目,请住在这里。 优化,数值方法,图论等-源码

  2. Alles 2020年多米尼克 所有需要居住但不属于大型项目的小项目,都住在这里。 转到/gallery查看精美图片()。 转到/projects以运行项目。 如果运行Matlab项目,请首先通过运行脚本设置路径: dir_paths.m 内容 优化 逻辑回归 雪滑 决策树和随机森林 降维 吨SNE 图论算法 生成树 偏微分方程 压缩和扩展矩阵 压缩感测 矩阵完成 (用于无面部识别的个人资料图片) 波浪加工 马萨诸塞州 FTAN 双曲和线性相似 (查找信号方向) 地震沙滩球 云计算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-04-01
    • 文件大小:14mb
    • 提供者:weixin_42110362
  1. Midterm-Project:先进应用机器学习中期项目-源码

  2. DATA 410高级应用机器学习中期项目 在此项目中,我们将在分析波士顿房屋价格数据集时执行正则回归,逐步回归,核回归,随机森林,XGBoost算法和深度学习方法。正则回归包括Ridge,LASSO,Elastic Net,SCAD和Square Root LASSO回归。内核回归包括高斯,三次,四次和Epanechnikov内核。在超参数调整过程中,我们将在适用的地方使用粒子群优化。最后,我们将列出预测房价和测试组房价之间的5位数验证平均绝对值,并比较我们在该项目中应用的每种技术的性能。 一般
  3. 所属分类:其它