机器学习课程笔记(第一章的第一节和第二节)机器学习的概念和分类
2022-10-25 12:05:11 2.22MB 机器学习 监督学习 强化学习
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需要用到I backup bot才能使用此备份。此备份适合安装好itunes和ibackupbot的,但是找不到监督模式文件的人
2022-10-23 19:00:54 7.95MB iOS 监督模式 ibackupbot
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基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc基于PCA的线性监督分类故障诊断的实现代码大全.doc
2022-10-19 19:08:36 350KB 基于PCA的线性监督分类故障诊断
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研究生期间发表的二作论文《基于自适应图学习的半监督特征选择》
2022-10-19 19:08:19 2.4MB
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质量工程第二章质量工程的基本原理课后习题答案
2022-10-17 19:05:32 576KB 无监督学习
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审核对质量管理体系有什么作用?质量管理体系审核方式有哪几种?审核步骤有哪些?简述质量体系认证的基本过程。在建立和运行质量管理体系中应该注意哪些事项?ISO/TS 16949的特点是什么?ISO 14000标准与ISO 9000标准的联系与区别是什么?
2022-10-17 19:05:31 1.02MB 无监督学习
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混合自动编码器模型 这是D.Zhang的本文混合自动编码器中描述的模型的实现。 用法 python3 src/main.py --input-train tests/clusters_norm_10_train.mat --training-steps 100 --classifier-topology 64 32 16 --num-clusters 3 --autoencoder-topology 64 32 16 8 --input-dim 8 --input-predict tests/clusters_norm_10_test_1.mat --output results.mat --autoencoders-activation tanh tanh tanh tanh usage: Mixture Autoencoder model [-h] [--input-train IN
2022-10-13 16:56:00 8KB Python
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U-GAT-IT的官方PyTorch实施:带有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络,用于图像到图像的转换U-GAT-IT —官方PyTorch实施:具有自适应的层实例化规范化的无监督生成注意网络,用于图像图像翻译论文| 正式的Tensorflow代码本文的结果来自Tensorflow代码U-GAT-IT:具有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络,用于图像到图像的翻译摘要:我们提出了一种新的方法,用于无监督的图像到图像的翻译,其中包含一个新的atte
2022-10-07 21:07:39 4.3MB Python Deep Learning
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多元时间序列无监督可缩放学习
2022-10-06 17:05:12 1.31MB 深度学习
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