http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4595902.html 在看机器学习实战时候,到第三章的对决策树画图的时候,有一段递归函数怎么都看不懂,因为以后想选这个方向为自己的职业导向,抱着精看的态度,对
最佳选择。但对于我们这些整天与代码打交道的人来说,有个更有效的工具,那就是Matlab。提起Matlab,知道的人可能不是很多,即使用过也多是用 作一种数学工具,但搞图像研究的人都知道,Matlab在图像处理上的强大远远超过了photo
1. 2018/10/16第一章 MATLAB 7 简介1MATLAB 7课件 第一章 MATLAB 7简介 第二章 MATLAB 7的安装和用户界面 第三章 基本使用方法 第四章 数值向量和数组 第五章
后勤工程学院数学教研室数学建模与数学实验后勤工程学院数学教研室 MATLAB作图 2. Matlab作图二维图形三维图形图形处理实例作业特殊二、三维图形 3. Matlab作图是通过描点、连线来实现的,故在画一个曲线图
1. 数学建模与数学实验后勤工程学院数学教研室 MATLAB入门 2. MATLAB作为线性系统的一种分析和仿真工具,是理工科大学生应该掌握的技术工具,它作为一种编程语言和可视化工具,可解决工程、科学计算和数学学科中许多问题。
算算时间,从开始到现在,做机器学习算法也将近八个月了。虽然还没有达到融会贯通的地步,但至少在熟悉了算法的流程后,我在算法的选择和创造能力上有了不 小的提升。实话说,机器学习很难,非常难,要做到完全了解
CoreML是iOS 11新推出的机器学习框架,是人工智能的核心内容,他可以在训练好的机器学习模型应用到APP中 所谓已训练模型 (trained model)指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后,所生成的一组结果Core
人工智能是机器人的核心,是机器人的大脑。想要制造一个大脑不是一件容易的事,所以很多机器人公司都在等着,等着谷歌,等着 Facebook,等着这些能做大脑的公司,能够在某一天将他们的技术开源。 如今,这些在短时间内都实现了。
PredictionIO是一个开源的机器学习服务器,能够帮助软件开发人员创建预测功能,比如个性化,推荐和发现内容。让开发人员利用机器学习构建智能软件。几乎任何应用与PredictionIO集成都可以变得更”聪明“。它具有以下特性:
适合初学者与高手的大量机器学习资源集合
scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。 项目主页: http://www
开发一个应用程序,使用 Python、NLTK 和机器学习对 RSS 提要进行分类 作者: Chris Joakim , 高级软件工程师, Primedia Inc 简介: 机器学习取决于 IT、数学和自然语言的
YCML 是使用 Objective-C 编写的机器学习框架,也支持 Swift。 当前提供以下算法: Gradient Descent Backpropagation [1] Resilient
Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 "plumbing work"和算法加速的优化上面,当简化分布式 ML 程序实现时——允
从数据中看看如何做分支(branching criteria) 根据分支将数据分成几块 根据不同的数据学习子树 得到最终的决策树 所以,上面进行决策树学习的过程中需要考虑4个方面,分别是:分支的数量(number of bra
兔子和分布式机器学习 上个学习的时候,我除了 TA 机器学习以外,另外一半的时间就是上了 System 课程。因为上课的缘故,需要做一个课程项目,于是我决定做一些和分布式机器学习相关的事情。 来到
”博士了。 不是所有人都有“读博”的功夫的。 有请“机器学习”算法 机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律,让你的程序变得更聪明些。 你从市场上随机买一批芒果(
7个最常见的机器学习任务及相关方法
Orange( http://orange.biolab.si/ )是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,支持Python进行脚本开发。Orange由斯洛文尼亚大学计算与信息学系的生物信息实验室BioLab进行开发,
理论为基础,利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律,再运用规律对未知数据做预测分析,已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列