修正Gibbs采样的有限混合模型无监督学习算法

本书介绍机器学习的基础知识以及常见算法，包括监督学习、无监督学习、聚类、决策树、神经网络、支持向量机等，特别是提供了大量的示例和案例分析来说明这些算法的应用。通过本书的学习，读者可以了解到机器学习的概

包含半监督学习英文版，神经网络与深度学习中文翻译版

监督学习包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机

基因芯片技术可以一次性对大量基因序列进行检测和分析,从而得到高维的基因表达数据,因此在病理研究和临床应用等领域备受关注[1-2]。基因表达数据中基因的数目巨大,大部分都无法为样本的区分提供有用信息,因

关于大数据的分析，采用深度学习模型进行相关阐述，具有一定参考价值

gibbs 采样生成合成图像，一般用于图像分割中。可以任意指定要生成图像的大小，以及类别数目。

本研究基于自监督学习语言模型的方法，旨在预测不同罪名的可能性。我们通过训练大规模的语料库来自动学习罪名与相关上下文之间的潜在关系。通过对语言模型进行适当的调整和优化，我们能够准确地预测罪名，并为司法系

利于了解并学习的无监督聚类算法的有用文档教程

无监督深度学习，除了强化学习，主要包括BM、自动编码器AE和GAN领域。

半监督学习是一种重要的机器学习方法,能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状