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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)降维算法
文档格式:PDF 文档大小:952.1KB 文档页数:52
1 降维算法简介 2 四大降维算法 3 主成分分析
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)分类算法(朱钦圣)
文档格式:PDF 文档大小:2.1MB 文档页数:92
01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:1.46MB 文档页数:41
1、聚类算法简介 2、K-means算法 3、DBSCAN算法 4、层次聚类算法
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)量子力学
文档格式:PDF 文档大小:2.25MB 文档页数:55
1、量子力学基本回顾 2、复合体系描述 3、量子测量及相关问题 §1.1 态叠加原理 ➢ 波叠加 经典 合成的波中有各种成分 相干性 量子 相干性 新特点 §1.2 矩阵力学基础——力学量和算符 §1.3 量子测量及相关问题 1.3.1量子测量基础 1.3.2广义测量和POVM测量
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)决策树
文档格式:PDF 文档大小:10.8MB 文档页数:47
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)决策树
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)线性模型
文档格式:PDF 文档大小:7.99MB 文档页数:43
线性回归 ●最小二乘法 ●梯度下降 二分类任务 ●对数几率回归-Logistic Regression ●线性判别分析-Linear Discriminate Analysis 多分类任务 ●一对一 ●一对其余 ●多对多 类别不平衡问题
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)模型评估与选择
文档格式:PDF 文档大小:11.47MB 文档页数:54
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)模型评估与选择
同济大学:《数据结构》课程PPT教学课件(C++描述)第九章 排序
文档格式:PPT 文档大小:222KB 文档页数:31
排序( sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作,它 的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重 新排列成一个按关键字有序的序列。 由于待排序的记录数量不同,使得排序过程中涉及的存 储器不同,可将排序方法分为两大类:一类是内部排 序,指的是待排序记录存放在计算机存储器中进行的 排序过程;另一类是外部排序,指的是待排序记录的 数量很大,以致内存一次不能容纳全部记录,在排序 过程中对外存进行访问的排序过程
《C语言程序设计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第9章 文件操作
文档格式:PPT 文档大小:393KB 文档页数:60
本章要求: ➢掌握C语言中文件的概念 ➢掌握打开文件的不同模式 ➢掌握使用各种操作函数对文件进行读写的方法 ➢能编写与文件有关的程序 本章难点: 掌握文件的各种操作函数,能对文件进行读写数据操作。 本章重点: 掌握文件的各种操作函数,能对文件进行读写数据操作
《大数据 Big Data》课程教学资源(参考文献)大数据机器学习 Big Data Machine Learning
文档格式:PDF 文档大小:6.4MB 文档页数:111
1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Supervised Hashing with Latent Factor Models Column Sampling based Discrete Supervised Hashing Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization 5 Conclusion
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