机器学习论文

机器学习经典书籍卡内基梅隆大学非常经典的机器学习教程，也被很多其他著名大学当作教材用。米歇尔(MitchellT.M.)，是卡内基梅隆大学的教授，讲授“机器学习”等多门课程；美国人工智能协会(AAAL

机器学习的经典书目

机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并成为计算机科学的重要研究领域之一．机器视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的[1]，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上，如光学字符识别，工件

机器学习，深度学习神经网络必备框架知识，推荐大家看看

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深度学习，特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域，卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景，在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。

使用多项式拟合一个周期内、加入噪声的正弦曲线。 语言:MATLAB 求解方式:由于自己写的梯度下降函数收敛太慢,因此调用MATLAB梯度下降优化函数;后期用共轭梯度方法求解,收敛较快。代码都在里面,但

一个很好的理解经典机器学习算法的DEMO 软件。

机器学习 笔记 课后作业

#PyML#python机器学习实战#包含目录：#1KNN最近邻#2DT决策数#3NB朴素贝叶斯#4LoR逻辑回归#5SVM支持向量机#6AB集成学习adaboost元算法#7LiR线性回归#8RT数