机器学习算法 朱塞佩·博纳科尔索【意】
介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K均值、随机森林等,这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上,侧重于介绍如何在Python环境下...
介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K均值、随机森林等,这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上,侧重于介绍如何在Python环境下...
内容提要第1章 机器学习概1.1 机器学习简介 1.1.1 机器学习简史 1.1.2 机器学习主要流派 1.2 机器学习、人工智1.2.1 什么是人工智能 1.2.2 什么是数据挖掘 1.2.3 机器学习、人工智1.3 典型机器学习应用1.4 机器学...
逆向工程的近景测量中的应用。主要研究点是图像的特征提取和匹配。...
基于Freescale-smac的点对点通讯。 简介:在Router(特征:接口为COM口)上实现点对点通信。 子工程: 1、接收端receiver_13213_ver2.0 (目前只写了接收端部分,我打算用已经调试好的13213-NCB 作为发送端,如果测试通过,我会写与它配套...
二阶系统分析对于控制和测试系统都是非常重要的基础研究,该系统模型形式代表了多种工程应用领域中的动力学特征....