SNN-赛车-SL
使用监督学习训练SNN模型以解决CarRacing问题
我们首先使用CNN模型来训练人类在CarRacing Game中玩游戏收集的数据集。 然后，我们使用Spike-CNN模型训练数据集并比较两个模型的性能。
2022-05-16 16:53:59
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需要进行人体异常行为识别的视频一般都是未标记的序列图像,传统的有监督的识别方法往往不能较好地反映其行为的特征,识别率不高.提出了一种基于半监督学习的人体异常行为识别方法,首先使用基于DTW距离的self-training进行标记数据扩充,然后用此扩充的序列图像样本集合训练对应的HMM,最终进行异常行为识别.实验结果证明该方法有效且识别率较高.
2022-05-16 15:20:12
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Cluster_2D_Visualization.m 是一个生成随机（均匀）分布数据点的脚本，运行 kMeans.m 和 MATLAB 的内置 kmeans 函数，测量和比较它们的性能（即计算时间），并可视化最终的集群和数据的分布直方图中聚类中的点。 kMeans.m 实现 k-means（无监督学习/聚类算法）。 技术细节： 初始质心是从所有数据点的集合中随机选择的（每个数据点最多一次）。 停止条件是不对任何集群进行任何更改。 clustering_app.mlapp 打开一个带有 GUI 的应用程序，您可以在其中随机生成数据点并将它们聚类。 您可以重新点击所有按钮以查看点生成和聚类算法中的随机性。 clustering_app.mlappinstall 在 MATLAB 编辑器中安装 MATLAB 应用程序。
2022-05-12 12:02:43
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数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据
摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们
2022-05-07 15:43:15
2.86MB
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无监督文本聚类
使用无监督学习对单词进行聚类的代码这将一段文本作为输入，并使用无监督聚类对每个单词进行聚类。
2022-05-05 23:43:56
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【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312
【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:42
1.16MB
【课程简介】
本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。
本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程
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【全部课程列表】
第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx
第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx
第3章 k-近邻算法 共69页.pptx
第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx
第5章 决策树 共98页.pptx
第6章 Logistic回归 共75页.pptx
第7章 SVM及核函数 共159页.pptx
第8章 adaboost 共75页.pptx
第9章 EM算法 共48页.pptx
第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx
第11章 条件随机场 共63页.pptx
第13章 无监督学习概论 共27页.pptx
第14章 聚类方法 共52页.pptx
第15章 奇异值分解 共66页.pptx
第16章 主成分分析 共67页.pptx
第17章 潜在语义
2022-05-04 12:05:36
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