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  1. XML轻松学习手册(chm)

  2. XML越来越热,关于XML的基础教程网络上也随处可见。可是一大堆的概念和术语往往让人望而生畏,很多朋友问我:XML到底有什么用,我们是否需要学习它?我想就我个人学习过程的心得和经验,写一篇比较全面的介绍文章。首先有两点是需要肯定的: 第一:XML肯定是未来的发展趋势,不论是网页设计师还是网络程序员,都应该及时学习和了解,等待只会让你失去机会; 第二:新知识肯定会有很多新概念,尝试理解和接受,您才可能提高。不要害怕和逃避,毕竟我们还年轻。&l t;br>· 第一章:XML快速入门· 一.
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2007-07-31
    • 文件大小:40kb
    • 提供者:xvbtdavy
  1. CSS中文手册(学习手册)

  2. 内容包括:简介、属性、选择符、伪类、规则、声明、单位、滤镜; 十分方便查询;
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2009-05-06
    • 文件大小:553kb
    • 提供者:ouyongjin86
  1. 加权关联规则挖掘研究相关论文

  2. 加权关联规则挖掘是数据挖掘的一个新的发展方向。这里有几篇相关论文,供大家学习研究!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-05-17
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:congqiang2008
  1. Eclipse Jboss学习文档

  2. 开源规则引擎Eclipse Jboss的学习文档
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2009-05-19
    • 文件大小:371kb
    • 提供者:hnsqzj
  1. 正则表达式高级规则 (regular expression)

  2. 正则表达式(regular expression)就是用一个“字符串”来描述一个特征,然后去验证另一个“字符串”是否符合这个特征。比如表达式“ab+” 描述的特征是“一个 'a' 和 任意个 'b' ”,那么 'ab', 'abb', 'abbbbbbbbbb' 都符合这个特征。 正则表达式可以用来:(1)验证字符串是否符合指定特征,比如验证是否是合法的邮件地址。(2)用来查找字符串,从一个长的文本中查找符合指定特征的字符串,比查找固定字符串更加灵活方便。(3)用来替换,比普通的替换更强大。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-20
    • 文件大小:9kb
    • 提供者:kindss
  1. 数据挖掘-史忠植PPT课件

  2. 第四章 归纳学习 (ppt).ppt第五章 关联规则学习 (ppt).ppt第六章 神经网络 (ppt).ppt第七章 模糊集 (ppt).ppt第八章 支持向量机SVM (ppt).ppt第九章 数据挖掘工具 (ppt).ppt
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-03-29
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:wangwo3456
  1. ADIOS无监督生语料模板学习算法资料

  2. 从完全生语料中提取生成树,该算法用于模式训练,利用信息统计的手段解决传统规则学习的一种有价值的探索。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-06-24
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:kingsten_88
  1. Make工具及makefile规则学习

  2. 总结文档: 目录 1功能 2 Make 和Makefile的关系 3 makefile 规则 4 Make 命令行参数 5 如何使用 6关于Toscan中makefile文件的使用和说明 7 疑问
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-10-21
    • 文件大小:38kb
    • 提供者:beisika10368
  1. Web信息抽取中基于神经网络的规则学习方法.pdf

  2. Web信息抽取中基于神经网络的规则学习方法.pdf
  3. 所属分类:网络基础

  1. 关联规则学习笔记

  2. 关联规则 学习笔记
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:461kb
    • 提供者:weixin_37585227
  1. CN2规则学习算法

  2. 这个文档详细介绍了如何通过算法自动学习规则,对于样本不太大的数据来说,用CN2可以快速学习规则,是一个不错的方法
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-02-04
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:cuihuijun1hao
  1. 基于关键与非关键步骤的数学运算样例学习的多媒体设计

  2. 基于关键与非关键步骤的数学运算样例学习的多媒体设计,林洪新,蒲运,样例学习是数学运算规则学习的主要形式,而样例中是否存在关键步骤以及关键步骤的数量是影响数学运算样例学习效果的主要因素。首
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-13
    • 文件大小:305kb
    • 提供者:weixin_38732425
  1. 衍生规则ds-apply-000-源码

  2. 计算导数的规则 学习目标 了解取每个术语的导数的规则 了解如何取函数的导数 衍生产品评论 从前面的课程中,您知道导数是函数的瞬时变化率。 我们说过某个函数在某个点的导数就是该函数在该点的斜率。 为了计算该函数在给定点的斜率,我们使$ \ Delta x $的值变小,直到接近零为止,然后看一下$ \ frac {\ Delta f} {\ Delta x} $所收敛的值。 例如,我们看到了下表: $ \ Delta x $ $ \ frac {\ Delta y} {\ Delta x} $
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:84kb
    • 提供者:weixin_42172572
  1. 衍生规则数据科学介绍000-源码

  2. 计算导数的规则 学习目标 了解取每个术语的导数的规则 了解如何取函数的导数 衍生产品评论 从前面的课程中,您知道导数是函数的瞬时变化率。 我们说过某个函数在某个点的导数就是该函数在该点的斜率。 为了计算该函数在给定点的斜率,我们使$ \ Delta x $的值变小,直到接近零为止,然后看一下$ \ frac {\ Delta f} {\ Delta x} $所收敛的值。 例如,我们看到了下表: $ \ Delta x $ $ \ frac {\ Delta y} {\ Delta x} $
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:84kb
    • 提供者:weixin_42125867
  1. 一种基于语义轨迹的事件规则学习算法

  2. 视频上的事件探测对于视频检索与语义理解是一个很重要的工作.视频中的轨迹不仅记录了物体的移动信息,也反映了物体移动的动机,并与事件的发生密切相关.主要探讨了如何从轨迹抽取事件.然而,基于内容的视频事件分析中,从视频中抽取的低层特征与高层的语义特征存在一定的鸿沟.因此,利用领域知识标记的兴趣区域,提出一种新的语义轨迹表示方法,从而将视频中得到的原始轨迹转化为语义轨迹.同时,使用物体与兴趣区域关系的正则表达式描述视频中的语义事件.基于归纳学习的事件规则学习算法显示了正则表达式比传统的一阶谓词上的合式公
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:873kb
    • 提供者:weixin_38645865
  1. AprioriAlgorithim:Apriori是一种用于在关系数据库上频繁进行项目集挖掘和关联规则学习的算法。 它通过识别数据库中频繁出现的单个项目并将它们扩展到越来越大的项目集(只要这些项目集在数据库中足够频繁地出现)而进行-源码

  2. AprioriAlgorithim:Apriori是一种用于在关系数据库上频繁进行项目集挖掘和关联规则学习的算法。 它通过识别数据库中频繁出现的单个项目并将它们扩展到越来越大的项目集(只要这些项目集在数据库中足够频繁地出现)而进行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:199kb
    • 提供者:weixin_42104906
  1. 机器学习:多个机器学习项目-源码

  2. 机器学习 多个机器学习项目 机器学习技术的理论和实践方面,使计算机系统能够从经验中学习。 研究的方法包括 概念学习 决策树学习 神经网络 贝叶斯学习 基于实例的学习 遗传算法 规则学习 分析学习 强化学习
  3. 所属分类:其它

  1. 机器学习课程-源码

  2. 机器学习课程(Python / R) 第1部分-数据预处理 第2部分-回归:简单线性回归,多重线性回归,多项式回归,SVR,决策树回归,随机森林回归 第3部分-分类:逻辑回归,K-NN,SVM,内核SVM,朴素贝叶斯,决策树分类,随机森林分类 第4部分-聚类:K-Means,分层聚类 第5部分-关联规则学习:Apriori,Eclat 第6部分-强化学习:置信区间上限,汤普森抽样 第7部分-自然语言处理:NLP的词袋模型和算法 第8部分-深度学习:人工神经网络,卷积神经网络 第9部分-降维:
  3. 所属分类:其它

  1. ML-Starter-Pack:从sctrach编写的机器学习算法的集合-源码

  2. ML-入门包 1.人工神经网络(ANN) 它包含一个用Python从头实现的人工神经网络。 2.关联规则学习(先验方法) 关联规则学习是一种基于规则的机器学习方法,用于发现大型数据库中变量之间的有趣关系,旨在使用一些有趣程度来识别在数据库中发现的强大规则。该文件夹包含一个说明该算法的.py文件。 3.决策树分类器 决策树学习使用决策树(作为预测模型)从对项目(在分支中表示)的观察到对项目目标值(在叶子中表示)的结论。 它包含以下实现1.雨量预测决策树2.基本决策树3.虹膜数据集的决策树可视化
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:16mb
    • 提供者:weixin_42131728
  1. 机器学习:Python和R中的基本ML概念-源码

  2. 机器学习 我将尝试在Python和R中实现以下每个部分。 数据集属于超级数据科学( ) 涉及的主题 回归 简单线性回归 多项式回归 森林随机回归 分类 K最近邻居 支持向量机 朴素贝叶斯 决策树分类 随机森林分类 聚类 K均值聚类 关联规则学习 强化学习 深度学习 降维 选型与提升
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:433kb
    • 提供者:weixin_42131890
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