文件名称：StochasticsLabPublic:随机过程和优化实验室的回购（公共回购）
文件大小：1.35MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-06 15:29:06
JupyterNotebook
随机实验室公共 这是研究生课程《机器学习中的随机过程与优化》的资源库。 该课程包含在雅典国立技术大学（NTUA）的数据科学与机器学习（DSML）计划中。 我们的2021年课程将包括Jupyter Notebooks提供的以下练习： 线性回归和多项式回归 Logistic回归，K均值聚类和主成分分析（PCA） 马尔可夫链与模拟（很大程度上基于ECE NTUA第六学期的随机过程课程） Metropolis-Hastings算法 模拟退火和受限玻尔兹曼机（RBM） 马尔可夫决策过程和Q学习 Bellman-Ford算法（在BGP协议中的应用） 朴素贝叶斯分类器（在缓解DNS DDoS攻击中的应用：DNS酷刑攻击用例） 径向基函数（RBF）和支持向量机（SVM） 决策树和随机森林 长短期记忆（LSTM），在缓解DNS DDoS攻击中的应用：DNS酷刑攻击用例 注意：一些练习是从在线
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StochasticsLabPublic-master
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--------Stochastic_Processes_&_Optimization_in_Machine_Learning_(Lab_2_Logistic_Regression).ipynb(5KB)
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--------simple_markov_chain_lib.py(5KB)
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--------Stochastic_Processes_&_Optimization_in_Machine_Learning_(Lab_4_Metropolis_Hastings).ipynb(88KB)
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--------Stochastic_Processes_&_Optimization_in_Machine_Learning_(Lab_6_Q_Learning).ipynb(6KB)
--------Stochastic_Processes_&_Optimization_in_Machine_Learning_(Lab_6_Markov_Decision_Processes).ipynb(15KB)
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--------Stochastic_Processes_&_Optimization_in_Machine_Learning_(Lab_1_Linear_Regression).ipynb(8KB)
--------data1b.csv(14KB)
--------Stochastic_Processes_&_Optimization_in_Machine_Learning_(Lab_1_Polynomial_Regression).ipynb(16KB)
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