machinelearning 第34页

学习笔记0228：计算机视觉顶级会议和顶刊

InternationalConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionICCV:InternationalConferenceonComputerVisionICML:InternationalConferenceonMachineLearningNIPS

哈工大一枚CVer·2022-12-02 16:35

《解释性机器学习》笔记（一）：理解线性回归模型中的权重、特征和结果

《InterpretableMachineLearning》(https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/index.html)内容围绕：对于一个训练好的线性模型

山河作眉·2022-12-02 15:44

研究型论文_一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型（英文论文）

文章目录AnAdaptiveEnsembleMachineLearningModelforIntrusionDetection论文摘要论文解决的问题1.多树算法2.自适应投票AnAdaptiveEnsembleMachineLearningModelforIntrusionDetection

过动猿·2022-12-02 15:26

MachineLearning(2)-图像分类常用数据集

图像分类常用数据集1CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101在训练神经网络进行图像识别分类时，常会用到一些通用的数据集合。利用这些数据集合可以对比不同模型的性能差异。下文整理常用的图片数据集合（持续更新中)。基本信息对比表格：数据集合类别数图像数/类训练集测试集图像大小格式数据集大小图像内容CIFAR-10106k5w1w32*32

小陈同学-陈百万·2022-12-02 06:55

学习笔记-0-SVM and ANN

详细内容请关注微信公众号：运筹优化与数据科学ID:pomelo_tree_opt方老师的课，Shu-CherngFang,NorthCarolinaStateUniversitySupervisedMachineLearning

Wooden_ZHANG·2022-12-02 02:20

机器学习框架、库

CGeneral-PurposeMachineLearningComputerVisionC++ComputerVisionGeneral-PurposeMachineLearningNaturalLanguageProcessingSequenceAnalysisCommonLispGeneral-PurposeMachineLearningClojureNaturalLanguageProce

weixin_30919571·2022-12-02 01:46

Awesome Machine Learning

AwesomeMachineLearningAcuratedlistofawesomemachinelearningframeworks,librariesandsoftware(bylanguage)

a1424262219·2022-12-02 01:40

分享几个【机器学习公开数据集】下载地址，再也不用愁没有训练数据了

操作起来吧~1.RegistryofOpenDataonAWS2.FindOpenDatasetsandMachineLearningProjects|Kaggle3.DatasetsforDataS

阿_旭·2022-12-01 23:17

机器学习（周志华）第一章引言

第一章引言1.1引言机器学习的定义：MachineLearningisFieldsofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed

丿一丨·2022-12-01 22:01

非参数模型机器学习_机器学习中的参数模型和非参数模型

非参数模型机器学习Machinelearningcanbebriefedaslearningafunction(f)thatmapsinputvariables(X)andthefollowingresultsaregiveninoutputvariables

weixin_26750481·2022-12-01 20:20

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks Part 2:

Machinelearningongraphsisadifficulttaskduetothehighlycomplex,butalsoinformativegraphstructure.ThispostisthesecondinaseriesonhowtododeeplearningongraphswithGraphConvolutionalNetworks

张博208·2022-12-01 19:53

黄海广老师《机器学习》慕课第二轮1月14日开课了！

课程地址：https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179课程介绍MachineLearning(机器学习)是人工智能的核心，本课程用通俗和结合案例的方式

风度78·2022-12-01 17:25

等了一个月，我主讲的课程《机器学习》在中国大学慕课开课了！

课程介绍MachineLearning(机器学习)是人工智能的核心，本课程用通俗和结合案例的方式，讲解机器学习算法，如经典

风度78·2022-12-01 17:55

机器学习与数据挖掘第一讲定义与PLA算法

机器学习与数据挖掘第一讲定义与PLA算法机器学习的实质机器学习的组成部分感知机模型举例机器学习的定义与本质MachinelearningTomM.Mitchell定义：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP

leeningzzu·2022-12-01 16:52

09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集-P3

练习Fashion-MNIST数据集和书上（Hands-onMachineLearningwithScikit-Learning）Chpater3的理论知识一样，可结合一起看，但是书上Chapter3的

没有出口的猎户座·2022-12-01 14:05

吴恩达机器学习笔记一

目录：机器学习监督学习无监督学习单变量线性回归代价函数梯度下降批量梯度下降1.机器学习含义机器学习(MachineLearning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能

luky_yu·2022-12-01 13:20

用卷积神经网络进行图像分类为何卷积神经网络优于传统卷积神经网络

Inthelastdecade,withthediscoveryofdeeplearning,thefieldofimageclassificationhasexperiencedarenaissance.Traditionalmachinelearningmethodshavebeenreplacedbynewerandmorepowerfuldeeplearningalgorithms

羊牮·2022-12-01 11:30

山东大学机器学习实验 Python实现

这门课的网址如下：MachineLearning

欢乐小猪崽·2022-12-01 11:46

机器学习&深度学习经典资料汇总,data.gov.uk大量公开数据

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

weixin_34007879·2022-12-01 10:48

计算机深度学习资料整理

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.

super_man_风清扬·2022-12-01 10:47

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、S

码上富贵·2022-12-01 10:08

AI-机器学习-自学笔记（一）机器学习概述

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域的交叉学科涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能

阿尔法羊·2022-12-01 10:51

[论文研读]天天看到的 ground truth，到底是什么意思？

文章目录维基百科中文版StatisticsandmachinelearningICanSeeClearlyNow:ImageRestorationviaDe-Raining维基百科中文版基准真相：(groundtruth

东皇太一在此·2022-12-01 07:21

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(26)17.大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

17.大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)文章目录17.大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)17.1大型数据集的学习17.2随机梯度下降法

geekxiaoz·2022-12-01 07:07

【Machine Learning, Coursera】机器学习Week10 大规模机器学习笔记

ML:LargeScaleMachineLearning本节内容：适用于大规模数据的梯度下降方法及如何确保算法收敛机器学习概念：批量梯度下降(BatchGradientDescent)随机梯度下降(StochasticGradientDescent

Aki-Z·2022-12-01 07:03

《机器学习》学习笔记10：大规模机器学习与OCR应用实例

17大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。

Mengo_x·2022-12-01 07:59

机器学习课程笔记（第十周）大规模机器学习

www.coursera.org/learn/machine-learning参考文章https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/10222170.html大规模机器学习LargeScaleMachineLearning

骨骼惊奇不信邪·2022-12-01 07:57

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习 Large scale machine learning

吴恩达机器学习笔记week17——大规模机器学习Largescalemachinelearning17-1.学习大数据集Learningwithlargedatasets17-2.随机梯度下降Stochaticgradientdescent

Saulty·2022-12-01 07:22

【含课程pdf & 测验答案】吴恩达-机器学习公开课学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning

吴恩达-机器学习公开课学习笔记Week10LargeScaleMachineLearning10LargeScaleMachineLearning课程内容10-1GradientDescentwithLargeDatasetsLearningWithLargeDatasetsStochasticGradientDescentMini-BatchGradientDescentStochasticGr

CodingRae·2022-12-01 07:52

深度学习实战案例：电影评论二分类

第一个深度学习实战案例：电影评论分类公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~这里是机器学习杂货店MachineLearningGrocery~本文的案例讲解的是机器学习中一个重要问题

尤尔小屋的猫·2022-12-01 01:10

Machine Learning with Graphs:Part1

MachineLearningwithGraphs:Part1Survey:图嵌入和广义图网络Hamiltonetal(2017)'s"RepresentationLearningonGraphs:MethodsandApplications"https

apche CN·2022-11-30 23:20

Machine Learning with Graphs:Part2

MachineLearningwithGraphs:Part21.Nodeembeddings-2.Graphneuralnetworks-Ref:MachineLearningwithGraphshttp

apche CN·2022-11-30 23:20

Machine Learning with Graphs

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录MachineLearningwithGraphsConvolutionalModelforGraphsComponentsofGraphConvolutionTransE

GoatGui·2022-11-30 23:18

2021李宏毅机器学习笔记

MachineLearning≈LookingforFunction常见的函数类型：Regression(回归):Thefunctionoutputsascalar(数值).Classification

不想学习的打工人·2022-11-30 19:17

数据挖掘绪论

作为一个多学科交叉研究领域，数据挖掘（DataMining）融合了数据库（Database）技术、人工智能（ArtificialIntelligence）、机器学习（MachineLearning）、统计学

三元湖有大锦鲤·2022-11-30 17:47

招全奖博士！UNC Charlotte招收机器人/强化学习/控制博士

实验室研究领域涵盖Robotics,MachineLearning及ControlTheory。主要研究兴趣包括基于学习，运动规划和控制

Amusi（CVer）·2022-11-30 16:53

使用机器学习方法预测退行性颈椎病手术后的预后

使用机器学习方法预测退行性颈椎病手术后的预后Usingamachinelearningapproachtopredictoutcomeaftersurgeryfordegenerativecervicalmyelopathy

Gao+Ling·2022-11-30 14:10

github初学者指南_tensorflow的最终初学者指南

github初学者指南介绍(Introduction)Inthistutorial,wewillcoverTensorFlowinenoughdepthsothatyoucantrainmachinelearningmodelsfromscratch

weixin_26720761·2022-11-30 14:35

机器学习基础篇-机器学习模型前瞻-part1

Typeofmachinelearning-机器学习类别TypeIntroductionSupervisedLearning监督学习，即在有label的前提下训练模型并预测Semi-SupervisedLearning

Vihagle·2022-11-30 14:58

【第三章】机器学习（1）

3.1数据挖掘中的机器学习1、什么是机器学习机器学习的英文名称叫MachineLearning，简称ML，该领域主要研究的是如何使计算机能够模拟人类的学习行为从而获得新的知识简单来说，机器学习就是让计算机从大量的数据中学习到相关的规律和逻辑

Beixun_Qili·2022-11-30 14:30

2017年【计算机视觉&机器学习&人工智能】领域重要会议汇总（持续更新）

国内/外每年都会举办很多计算机视觉（ComputerVision，CV）、机器学习（MachineLearning，ML）、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）领域相关的很多学术会议和研讨会等

xiaopihaierletian·2022-11-30 12:41

A survey on semi-supervised learning

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要结论IntroductionBackgroundRelatedareas期刊：MachineLearning（wos2区，中科院

姚同·2022-11-30 10:41

knn mllib spark_Spark机器学习快速入门

一.机器学习简介机器学习【MachineLearningML】是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

王土三·2022-11-30 08:51

决策树随机森林与xgboost的比较分析

MachineLearningandAIhascontinuedtobeagrowingandexpandingfieldofinterestandworkforseveralyears.Ithascontinuedtogainalotofattentionandhasseenaninfluxofmanyundergraduates

weixin_26735933·2022-11-30 08:49

1.1 统计学习方法的定义与分类

统计学习方法的定义与分类统计学习的概念统计学习的定义统计学习运用到的领域统计学习的步骤统计学习的分类统计学习的概念统计学习的定义统计学习(StatisticalMachineLearning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科

是我樂樂呀·2022-11-30 08:15

机器学习预测模型_基于机器学习模型的汽车价格预测（第2部分）

机器学习预测模型Inmylastarticle,IgaveagentleoverviewofwhatMachineLearningwasaboutandtheframeworkofbuildingaMachineLearningmodel.ThedatawascleanedandsomeExploratoryDataAnalysiswerecarriedout

weixin_26632369·2022-11-30 07:16

Matplotlib 可视化50图：散点图（1）

导读本系列将持续更新50个matplotlib可视化示例，主要参考SelvaPrabhakaran在MachineLearningPlus上发布的博文：Python可视化50图。

·2022-11-30 07:48

深度学习两大基础Tricks：Dropout和BN详解

深度学习Author：louwillMachineLearningLabDropoutdropout作为目前神经网络训练的一项必备技术，自从被Hinton提出以来，几乎是进行深度学习训练时的标配。

文文学霸·2022-11-29 17:18

研究型论文_CICIDS2017 数据集中基于异常的入侵检测系统的机器学习基准测试（英文论文）

文章目录BenchmarkingofMachineLearningforAnomalyBasedIntrusionDetectionSystemsintheCICIDS2017Dataset论文摘要论文解决的问题

过动猿·2022-11-29 14:12

快速理解深度学习中的latent code潜在编码

本文大量参考英文文献UnderstandingLatentSpaceinMachineLearning，并给出一些个人浅显的理解。本意在记录，其次在分享。1.什么是潜在编码？

JackChrist·2022-11-29 14:40

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