《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
上传用户:wenxiuyu
基于四元数小波变换的隐马尔可夫树模型(Q-HMT),并应用于图像去噪,图像去噪效果在峰值信噪比以及视觉效果上均优于经典的去噪方法。
上传时间: 2016-07-01
上传用户:zcwl
第一章 机器学习革命学习算法入门为何商业拥护机器学习给科学方法增压10亿个比尔·克林顿学习算法与国家安全我们将走向何方第二章 终极算法来自神经科学的论证来自进化论的论证来自物理学的论证来自统计学的论证来自计算机科学的论证机器学习算法与知识工程师天鹅咬了机器人终极算法是狐狸,还是刺猬我们正面临什么危机新的万有理论未达标准的终极算法候选项机器学习的五大学派第三章 符号学派:休谟的归纳问题特别说明:仅作为爱好者学习使用(请勿商用)!本文档由人工智能吧(QQ群 565128329)整理提供并更多学习分享,若觉得不错请购买印刷版书籍。约不约“天下没有免费的午餐”定理对知识泵进行预设如何征服世界在无知与幻觉之间你能信任的准确度归纳是逆向的演绎掌握治愈癌症的方法20问游戏符号学派第四章 联结学派:大脑如何学习感知器的兴盛与衰亡物理学家用玻璃制作大脑世界上最重要的曲线攀登超空间里的高峰感知器的复仇一个完整的细胞模型大脑的更深处第五章 进化学派:自然的学习算法达尔文的算法探索:利用困境程序的适者生存法则性有何用先天与后天谁学得最快,谁就会赢第六章 贝叶斯学派:在贝叶斯教堂里统治世界的定理所有模型都是错的,但有些却有用从《尤金·奥涅金》到Siri所有东西都有关联,但不是直接关联推理问题掌握贝叶斯学派的方法马尔可夫权衡证据逻辑与概率:一对不幸的组合第七章 类推学派:像什么就是什么完美另一半维数灾难空中蛇灾爬上梯子起床啦第八章 无师自通物以类聚,人以群分发现数据的形状拥护享乐主义的机器人熟能生巧学会关联第九章 解开迷惑万里挑一终极算法之城马尔科夫逻辑网络从休谟到你的家用机器人行星尺度机器学习医生马上来看你第十章 建立在机器学习之上的世界性、谎言和机器学习数码镜子充满模型的社会分享与否?方式、地点如何?神经网络抢了我的工作战争不属于人类谷歌+终极算法=天网?进化的第二部分
上传时间: 2022-05-07
上传用户:
解析深度学习:语音识别实践》是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。
上传时间: 2022-07-24
上传用户:qdxqdxqdxqdx
1。《遗传算法的数学基础》,张文修、梁怡编着 西安交通大学出版社 2000年第一版 遗传算法(genetic algorithm)是模拟自然界生物进化过程与机制求解问题的一类自组织与自适应的人工智能技术,已广泛应用于计算机科学、人工智能、信息技术及工程实践。 本书重点在于阐述遗传算法的数学基础。全书共分3章,第1章给出了遗传算法的几何理论,第2章给出了遗传算法的马尔可夫链分析,第3章给出了遗传算法的收敛理论。 本书可以作为应用数学、计算机科学、系统科学等专业研究生的教材,也可以作为研究遗传算法的参考书。
标签: 算法
上传时间: 2015-07-01
上传用户:xauthu
CRF1.2,条件随机场软件包,很好用很流行的一个文本分类软件,可以用于自然 语言的处理,标签,分类,词性发现,用户只需要着重构造特征函数既可以,实验结果和应用表明crf要优于隐马尔科夫模型。实现环境为java语言。
上传时间: 2017-02-16
上传用户:manking0408
隐马尔科夫模型压缩包。。。隐马尔科夫模型的离散形式及连续形式的实现。。。
标签: HMM
上传时间: 2016-03-03
上传用户:dsgadgad
强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向.
标签: 强化学习
上传时间: 2016-03-26
上传用户:liyanfei
论文首先对基本定位算法如基于小区编号、接收信号场 强、到达时间到达时间差、到达角度、混合定 位方法等的原理,误差消除及处理,还有与混合定位方法相关的数据 融合技术进行了简单介绍。随后分析介绍了国内外最新的定位算法及 优化点,如约束极小化定位算法、基于向量机的模式识别定位 算法和指纹定位算法等,优化点有在基于指纹定位方法的基础上考虑 马尔科夫模型,方法基础上考虑功率加权算法,滤波方面考虑滑 动窗技术等。
上传时间: 2017-03-15
上传用户:rocket1122
具有执行器故障的马尔可夫跳跃非线性系统的自适应滑模控制
标签: 滑模控制
上传时间: 2019-07-24
上传用户:sjjy0220