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AGlobalGeometricFrameworkforNonlinearDimensionalit
- 关于留型方面的文章很适合于机器学习领域初学者使用-stay on the type of article is well suited to the field of machine learning beginners
machinealgorithm
- 计算机机器学习方法的研究和介绍,从中让你理解和掌握机器学习的一般知识,并认识一些有用算法.-computer machine learning methods and research, so as to allow you to understand and master the machine learning general knowledge, and recognizing some useful algorithms.
stanford大学Andrew Ng讲授的机器学习课程的全部讲稿
- 本文档为stanford大学Andrew Ng讲授的机器学习课程的全部讲稿，内容讲的非常透彻。如果英文听力好的话，可以在youtube上看到该课程的教学视频。对于ML的初学有较大帮助。,This document stanford University Andrew Ng for Machine Learning courses to teach the full scr ipt, talking about a very thorough content. If English is good
Hierarchical-Dirichlet-Process
- 详细论述了分层狄利克雷模型，以及此模型在机器学习中的应用,Layered detail Dirichlet model, as well as this model in the application of machine learning
AdaBoost
- 这里是关于图像处理之机器学习方面的资料--AdaBoost，自适应boosting. 非常经典的资料-Here is on image processing of machine learning information- AdaBoost, adaptive boosting. Very classical information
Chih---Jen-Lin-ML-
- 林智仁06年机器学习暑期学校讲义，有助于支持向量机的学习-Chih- Jen Lin 2006 Machine Learning Summer School lectures, help to improve support vector machine learning
book1
- machine learning algorithm, it is to optimize the model and improve the function
FaceDe
- 基于支持向量聚类的多聚焦图像融合算法. 从无监督机器学习角度提出了一种基于SVC(support vector clustering)的图像融合规则,解决了基于 SVM(support vector machine)的融合规则在处理多聚焦图像融合问题时所引起的区域混叠与非平滑过渡问题,进一步提高了融合图像的质量.-Based on support vector clustering algorithm for multi-focus image fusion. Never oversig
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
introductionsvm
- 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-SVM (Support Vector Machine) is Cortes and Vapnik in 1995, first put forward, which in the settlement of a small sample, nonlinear and high di
200581995057973
- PIC弹片机学习程序，里面有很多重要的设置程序，-PIC shrapnel machine learning procedures, there are many important settings procedures
16f84pgm
- pic 弹片机学习资料，可帮助你大大提高开发进度，徐认真学习-pic shrapnel machine learning can help you greatly enhance the development of progress, Xu conscientiously study
QHSM
- 笔记有关quantum hierarchical state machine的学习内容 共分成三个部分 1.hierarchical state machine 2.Quantum FrameWork 3.Implement 参考书目 Practical Statecharts in C/C++ Quantum Programmming for Embedded Systems Miro Samek, Ph.D.-Notes on quantum hiera
getPDF2
- 不错，主要讲机器学习的英文文章，才能加过机器学习国际会议，并获奖-machine learning
machinelearningresearchingbasedonsvm
- 基于支持向量机的机器学习研究。支持向量机是目前机器学习领域一个比较成熟的算法。-Based on Support Vector Machines Machine Learning Research. Support Vector Machine is a relatively mature field of machine learning algorithms.
prml-slides-1Introduction
- 和当时最热的《模式识别与机器学习》对应的课件-the hottest book of Pattern Recognition and Machine Learning corresponding courseware
xinxihec
- 数据挖掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery，DMKD）技术就是在这样的背景下产生的，是在数据库技术、机器学习、人工智能、统计分析、模型逻辑、人工神经网络和专家系统等基础上发展起来的新兴交叉科学，是继网络之后的又一个技术热点。如果将数据库中的大量数据比喻为矿床，则DMKD技术就是从这矿床中挖掘知识的“金块”的工具。由于其诱人的前景和巨大的难道，使得DMKD成为计算机信息处理领域的研究热点和前沿技术。-Data Mining and Knowledge
PPT
- 这是我们学校的机器学习PPT，希望大家喜欢-This is our school s machine learning PPT, hope you like
machinelearning
- 机器学习和数据挖掘有密切的联系，本文放在一起做一个粗浅的介绍-Machine learning and data mining are closely linked, the paper together to make a crude descr iption
belkniyogi
- Belkin and Niyogi s Manifold Regularization paper (field is machine learning / manifold learning).