基于统计的分词,采用隐马尔可夫模型,并有实验报告
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上传时间: 2014-01-21
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克里金法 克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势,例如,高点会是沿一个脊连接,而不是被牛眼形等值线所孤立。克里金法中包含了几个因子:变化图模型,漂移类型 和矿块效应。
上传时间: 2017-09-11
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《统计学习方法》李航第二版,机器学习,人工智能必备基础书籍 内容简介:统计学习方法即机器学习方法,是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇,全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场,以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书,适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生,也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间: 2021-09-01
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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这导致了统计学领域新工具的发展,并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础,但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起,并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来,统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域,涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域,并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授,并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型,并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为:非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念,并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为:应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念,还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家,而且是物理学家和计算机科学家,先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
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上传时间: 2022-05-04
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上传时间: 2013-04-15
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0067、同步电机模型的MATLAB仿真论文资料
上传时间: 2013-05-15
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线性模型分析原理
上传时间: 2013-04-15
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交流电机数学模型及调速系统
上传时间: 2013-05-21
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线性自动控制系统统计动力学
上传时间: 2013-04-15
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Pspice与电子器件模型
上传时间: 2013-04-15
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