(转载)机器学习方法的PPT2

简介: 四、人工神经网络与遗传算法 [PPT]Neural Networks [PPT]Artificial Neural Networks [PPT]Neural Networks: An Intr...
四、人工神经网络与遗传算法 
[PPT] Neural Networks 
[PPT] Artificial Neural Networks 
[PPT] Neural Networks: An Introduction and Overview 
[PPT] Evolving Multiple Neural Networks 
[PPT] Introduction to Neural Networks 
[PPT] Training and Testing Neural Networks 
[PPT] Neuro-Fuzzy and Soft Computing
 [PPT] A Comparison of a Self-Organizing Neural Network Vs. Traditional ...
[PPT] Breast Cancer Diagnosis via Neural Network Classification 
[PPT] Effective Data Mining Using Neural Networks
[PPT] Machine learning and Neural Networks 
[PPT] Artificial Neural Networks in Image Analysis 
[PPT] Neural Miner 
[PPT] Minimal Neural Networks 
[PPT] Learning with Perceptrons and Neural Networks 
[PPT] Feature Selection for Intrusion Detection Using SVMs and ANNs 
[PPT] Artificial Neural Networks: Supervised Models 
[PPT] Optimal linear combinations of Neural Networks 
[PPT] Artificial Neural Networks for Supervised Learning in Data Mining 
[PPT] Neural Computing 
[PPT] Using Neural Networks for Clustering on RSI data and Related ... 
[PPT] Classification and diagnostic prediction using artificial neural ... 
[PPT] Continuous Hopfield network 
[PPT] SURVEY ON ARTIFICIAL IMMUNE SYSTEM 
  
[PPT] Data Mining with Neural Networks and Genetic Algorithms 
[PPT] Fuzzy Systems, Neural Networks and Genetic Algorithms 
[PPT] Evolving Multiple Neural Networks
[PPT] Genetic Algorithms 
[PPT] Multi-objective Optimization Using Genetic Algorithms. ...
[PPT] Performance of Genetic Algorithms for Data Classification 
[PPT] Evolutionary Algorithms 
[PPT] Basic clustering concepts and clustering using Genetic Algorithm 
  
五、支持向量机
[PPT] Support Vector Machine
[PPT] Support Vector Machines ch1. The Learning Methodology
[PPT] Kernel “Machine” Learning
[PPT] Relevance Vector Machine (RVM)
[PPT] Texture Segmentation using Support Vector Machines
[PPT] Large Margin Classifiers and a Medical Diagnostic Application
[PPT] C4.5 and SVM
[PPT] Support Vector Machines Project 
[PPT] Scaling multi-class SVMs using inter-class confusion 
[PPT] Mathematical Programming in Support Vector Machines 
  
六、图论与聚类方法
[PPT] Clustering Algorithms 
[PPT] Data Clustering: A Review 
[PPT] Identifying Objects Using Cluster and Concept Analysis 
[PDF] Clustering Through Decision Tree Construction 
[PPT] Concept Learning II
[PPT] Minimum Partitioning and Clustering Algorithms 
[PPT] 5. Partitioning 
[PPT] Constrained Graph Clustering 
[PPT] Bi-clustering and co-similarity of documents and words using ... 
[PPT] Biclustering of Expressoin Data 
[PPT] Classification, clustering, similarity 
[PPT] Clustering Using Random Walks 
[PPT] Mining Association Rules 
[PPT] An Overview of Clustering Methods 
  
[PPT]Matching 
[PPT] Faster Subtree Isomorphism 
[PPT] Similarity Flooding 
[PPT] Entangled Graphs Bipartite correlations in multipartite states 
[PPT] Maximum Planar Subgraphs in Dense Graphs 
[PPT] Matching in bipartite graphs 
[PPT] Voting and Consensus Mechanisms 
[PPT] Chapter 12 Assignments and Matchings 
[PPT] Geometric Constraint Satisfaction Problem Adoption of algebraic ... 
[PPT] The Weighted Clique Transversal Set Problem on Distance- ... 
[PPT] A Better Algorithm for Finding Planar Subgraph 
[PPT] HyperCuP 
[PPT] The Disjoint Set ADT 
[PPT] Trees, Hierarchies, and Multi-Trees Craig Rixford IS 247 – ... 
[PPT] Hypergraph 
[PPT] ADT Graph 
  
[PPT] [Kruksal’s Algorithm] 
[PPT] Branch-and-Cut 
[PPT] GRAPHS 
[PPT] Graphs 
[PPT] Trees 
[PPT] Trees and Graphs 
Graph Algorithms 
[PPT] Graph Problems 
[PPT] Shorter Path Algorithms 
 [PDF] Trees General Trees A Connected Graph A tree Rooted Trees Rooted ... 
[PPT] Chapter 2 Graphs and Independence 
[PPT] Graph Algorithms (or, The End Is Near) 
[PPT] Greedy Graphs 
[PPT] Integrating Optimization and Constraint Satisfaction 
[PPT] Conceptual Graphs 
[PPT] Guiding Inference with Conceptual Graphs 
[PPT] Graph-Based Concept Learning 
[PPT] Graphs and Digraphs 
[PPT] The Graph Abstract Data Type 
[PPT] The ERA Data Model: Entities, Relations and Attributes 
[PPT] Stack and Queue Layouts of Directed Acyclic Graphs: Part I 
[PPT] Minimum Cost Spanning Trees 
[PPT] Chapter 13. Redundancy Elimination 
[PPT] Graph Structures and Algorithms 
[PPT] Hamiltonian Graphs 
[PPT] Hamiltonian Cycles and paths 

[PPT] Multilevel Algorithms 
[PPT] Greedy and Randomized Local Search 
[PPT] Network Capabilities 
[PPT] Petri Nets ee249 Fall 2000 
[PPT] Petri Nets 
[PPT] Extracting hidden information from knowledge networks 
[PPT] Interconnect Verification 1 
[PPT] Network Flow Approach 
[PPT] Statistical Inference, Multiple Comparisons, Random Field Theory 
[PPT] Computational Geometry
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
111 4
|
17天前
|
机器学习/深度学习 传感器 运维
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充:基础方法与入门案例
本文探讨了时间序列分析中数据缺失的问题,并通过实际案例展示了如何利用机器学习技术进行缺失值补充。文章构建了一个模拟的能源生产数据集,采用线性回归和决策树回归两种方法进行缺失值补充,并从统计特征、自相关性、趋势和季节性等多个维度进行了详细评估。结果显示,决策树方法在处理复杂非线性模式和保持数据局部特征方面表现更佳,而线性回归方法则适用于简单的线性趋势数据。文章最后总结了两种方法的优劣,并给出了实际应用建议。
54 7
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充:基础方法与入门案例
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 UED
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法
在数据驱动时代,A/B 测试成为评估机器学习项目不同方案效果的重要方法。本文介绍 A/B 测试的基本概念、步骤及其在模型评估、算法改进、特征选择和用户体验优化中的应用,同时提供 Python 实现示例,强调其在确保项目性能和用户体验方面的关键作用。
36 6
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用
医疗诊断是医学的核心,其准确性和效率至关重要。本文探讨了机器学习在医疗诊断中的前沿应用,包括神经网络、决策树和支持向量机等方法,及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用。文章还讨论了Python在构建机器学习模型中的作用,面临的挑战及应对策略,并展望了未来的发展趋势。
138 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
谷歌提出视觉记忆方法,让大模型训练数据更灵活
谷歌研究人员提出了一种名为“视觉记忆”的方法,结合了深度神经网络的表示能力和数据库的灵活性。该方法将图像分类任务分为图像相似性和搜索两部分,支持灵活添加和删除数据、可解释的决策机制以及大规模数据处理能力。实验结果显示,该方法在多个数据集上取得了优异的性能,如在ImageNet上实现88.5%的top-1准确率。尽管有依赖预训练模型等限制,但视觉记忆为深度学习提供了新的思路。
35 2
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法
机器学习方法之决策树算法
决策树算法是一种常用的机器学习方法,可以应用于分类和回归任务。通过递归地将数据集划分为更小的子集,从而形成一棵树状的结构模型。每个内部节点代表一个特征的判断,每个分支代表这个特征的某个取值或范围,每个叶节点则表示预测结果。
189 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架,使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。这种方法在需要理解干预效果的领域尤为重要,如经济学、医学和市场营销。
90 1
特征工程在营销组合建模中的应用:基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
|
2月前
|
机器学习/深度学习
如何用贝叶斯方法来解决机器学习中的分类问题?
【10月更文挑战第5天】如何用贝叶斯方法来解决机器学习中的分类问题?
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 API
机器学习入门(六):分类模型评估方法
机器学习入门(六):分类模型评估方法
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
机器学习入门(四):距离度量方法 归一化和标准化
机器学习入门(四):距离度量方法 归一化和标准化