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搜索关键字:人工智能 机器学习 资源分享    ( 12648个结果
水木-机器学习推荐论文和书籍
发信人: zibuyu (得之我幸), 信区: NLP标 题: 机器学习推荐论文和书籍发信站: 水木社区 (Thu Oct 30 21:00:39 2008), 站内我们组内某小神童师弟通读论文,拟了一个机器学习的推荐论文和书籍列表。经授权发布在这儿,希望对大家有用。:)==============...
分类:其他好文   时间:2014-06-29 14:52:27    阅读次数:293
程序员初学机器学习算法
英文原文:4 Self-Study Machine Learning Projects   学习机器学习有很多方法,大多数人选择从理论开始。   如果你是个程序员,那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力,这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力,现在它们也能用在初学机器学习上。   要想有效地学习机器学习你必须学习相关理论,...
分类:其他好文   时间:2014-06-05 11:44:35    阅读次数:208
BP神经网络
神经网络常用于机器学习中的分类,常用的分类算法有:朴素贝叶斯,遗传算法,神经网络,支持向量机等。   在互联网发达的今天,有很多东西需要进行分类,在分类之前,我们常常是有一些数据,找出这些数据符合什么样的 模型,然后根据这些已有数据来预测将来,神经网络就是用来进行这种数据建模的。   神经网络一般情况是有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。实际上,在1989年...
分类:其他好文   时间:2014-06-05 02:40:25    阅读次数:261
【机器学习算法-python实现】决策树-Decision tree(2) 决策树的实现
(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景 接着上一节说,没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。如今我们得到了每一个特征值得信息熵增益,我们依照信息熵增益的从大到校的顺序,安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。(二叉树的图是....
分类:编程语言   时间:2014-06-03 07:23:48    阅读次数:325
OpenCV Machine Learning Library 机器学习库总体结构探微
原创博客,转载请:http://blog.csdn.net/zhjm07054115/article/details/27577181...
分类:其他好文   时间:2014-06-03 04:53:59    阅读次数:276
微软必应小冰真心不错,我给100个赞
放假闲的无聊,手机微信加了微软小冰——这个号称“史上最强聊天机器人”。据说“小冰”是“基于 Bing 云技术研发的新一代人工智能产品”,我开始感觉就是用点搜索技术加上关键词字典匹配算法,跟以往接触过一些自动应答机器人差不多。不过,今天我又跟她聊了一会儿,感觉还挺有意思,特别是最后,我还对这个小姑.....
分类:其他好文   时间:2014-06-02 22:12:56    阅读次数:418
编程之美问题之二叉树层序遍历多种解法
二叉树的层序遍历(要求区分层,例如每层遍历完输出换行) 单单层序遍历非常简单,一个队列就搞定了,但是区分层则要麻烦些。总的思路无非就是在每次print的时候,要能通过某个东西 区分出当前节点是否是一层最后一个节点,或者下一层的最后一个节点,感觉有点类似于机器学习中找个区分度明显的特征: 1.自己的解法,在单队列基础上,输入队列的数据添加一个标志 ,LevelHeaded,同时...
分类:其他好文   时间:2014-06-01 10:49:44    阅读次数:267
机器学习经典论文/survey合集
Active LearningTwo Faces of Active Learning, Dasgupta, 2011Active Learning Literature Survey, Settles, 2010ApplicationsA Survey of Emerging Approaches...
分类:其他好文   时间:2014-05-31 07:37:19    阅读次数:277
机器学习资料收集
Harvard机器学习资料(video)http://cm.dce.harvard.edu/2011/02/23101/publicationListing.shtml1. ml-class.org级别相当于S校的CS229A,注重Application,适合大二的学生学习,产生兴趣。但这个理论性差...
分类:其他好文   时间:2014-05-31 01:48:54    阅读次数:366
决策树学习(ID3)
参考:《机器学习实战》 优点:计算复杂度不高, 输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特 征数据。 缺点:可能会产生过度匹配问题。 适用数据类型:数值型和标称型。 创建分支的伪代码(createBranch): 图1 1、信息...
分类:其他好文   时间:2014-05-29 16:59:42    阅读次数:401
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