2.1 人工智能的起源与发展 2.2 机器学习方法简介 2.3 机器学习方法初级应用介绍 2.3 人工智能的环境岩土工程应用案例 2.4 基于高斯过程的污染土场地勘察 2.5 小节与思考

$7.0 什么是机器学习 $7.1 相关关系和相关系数(correlation and correlation coefficient) $7.2 相关系数的显著性检验 $7.3 线性回归和非线性回归 $7.4 一元线性回归线的置信区间 $7.5 多元二项式回归的Matalab实现 $7.6 回归方程的拟合检验 $7.7 Logistic Regression (Intuition) $7.8 Support Vector Machines (支持向量机) $7.9 Training, Validation, and Test

一 隐私计算及其应用介绍 二 隐私计算三大类别 三 隐私计算实践

02 非参数分析的重要性 03 什么是非参数分析 (Nonparametric Analysis) 04 全局平滑法 (Global Smoothing) 目录 01 导论 06 非参数方法与机器学习 07 结论 08 05 局部平滑法 (Local Smoothing)

【机器学习】一种基于Mark点的点胶机器人视觉目标定位方法

中小学信息技术《人工智能》课程教学资源（教学设计）初探机器学习——机器会思考吗？

机器学习：漂浮基空间机器人的径向基神经网络鲁棒自适应控制

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

1. 基本概念： 定义1 （例子）. 设E=D1×D2 ×… ×Dn 是n维有穷向量空间， 其中 Dj是有穷离散符号集。E中的元素e=(V1 ,V2 , …,Vn)简 记为叫做例子

1. 基本概念： 定义1 （例子）. 设E=D1×D2 ×… ×Dn 是n维有穷向量空间， 其中 Dj是有穷离散符号集。E中的元素e=(V1 ,V2 , …,Vn)简 记为叫做例子