文件名称：《机器学习》课件、数据和源代码
文件大小：22.89MB
文件格式：RAR
更新时间：2024-03-25 09:28:18
人工智能 监督学习 源代码 算法 深度学习
机器学习是计算机科学以及信号信息处理领域中重要的热点研究领域，在多个领域（数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术、智能机器人技术等）成为关键核心和支撑技术。这里提供的课件和代码包含了学生需要了解的主流的机器学习理论、方法及算法，并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习、贝叶斯学习等基本学习的理论、模型算法及应用。
【文件预览】：
ML
----qiu第7讲贝叶斯分类器.pdf(4.53MB)
----demo_bayes.cpp(3KB)
----qiu第9讲聚类-k邻近.pdf(11.29MB)
----qiu第12神经网络.pdf(1.54MB)
----qiu第6讲线性模型.pdf(1.98MB)
----demo_mlp.cpp(3KB)
----qiu第05讲-基本概念-1.pdf(1.26MB)
----demo_lda.cpp(3KB)
----qiu第4讲模型评估与选择.pdf(1.8MB)
----qiu第01讲-机器学习绪论f.pdf(7.22MB)
----demo_randomforest.cpp(2KB)
----qiu第10讲-数据降维算法-1.pdf(381KB)
----qiu第8讲决策树.pdf(3.92MB)
----Chapter03()
--------CleaningData.xlsx(11KB)
--------GlassIdentificationDataSet.xlsx(25KB)
--------ExploratoryStatistics.m(1KB)
--------EmergencyCalls.xlsx(8KB)
--------ExploratoryVisualization.m(2KB)
--------CleaningData.m(991B)
--------EmergencyCallsNew.xlsx(8KB)
--------LifeExpectancy.xlsx(8KB)
----Chapter05()
--------NearestNeighborCassifiers.m(712B)
--------DecisionTrees.m(573B)
--------DiscriminantAnalysis.m(1KB)
--------NaiveBayes.m(751B)
----qiu第11讲-数据降维算法-2.pdf(645KB)
----Chapter02()
--------MyMatrix.txt(202B)
--------Importing.m(611B)
--------MyMatrix.xls(18KB)
--------coliseum.jpg(285KB)
--------Exporting.m(452B)
--------apollo.wav(124KB)
--------matrix.csv(26B)
--------capri.xlsx(12KB)
--------museum.xls(32KB)
--------DataOrganization.m(1KB)
--------matrix.txt(26B)
--------MyMatrix.csv(199B)
--------Ferrari.txt(152B)
----demo_adaboost.cpp(2KB)
----qiu第02讲-数学-1.pdf(657KB)
----demo_decisiontree.cpp(2KB)
----qiu第03讲-数学-3.pdf(525KB)
----Chapter04()
--------RegressionExample.m(3KB)
--------employees.xlsx(12KB)
--------VehiclesItaly.xlsx(10KB)
--------AirfoilSelfNoise.csv(365KB)
----demo_knn.cpp(2KB)