学习方法

统计学习方法全面系统的监督学习方法介绍

统计学习是计算机及其应用领域的一门重要学科，本书详尽地介绍了监督学习的各种方法，涵盖了感知机、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等。每章以具体问题或实例为切入点，由浅入深地阐述思路，并提供必要的数学推导，帮助读者掌握统计学习方法的核心，从而掌握其应用。此外，书中还包括相关研究概述和少量习题，列出了主要参考文献，以满足读者进一步学习的需求。

算法与数据结构 3 2024-07-18

Oracle语句的高效学习方法

这里提供了大量的Oracle语句，帮助您快速掌握相关内容。

Oracle 0 2024-08-18

基于Python的《统计学习方法》案例实践

基于Python的《统计学习方法》案例实践 李航老师的《统计学习方法》深入浅出地讲解了统计学习领域的重要方法，涵盖感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法等众多经典算法。本项目基于网络资源，使用Python语言实现了书中所述的各类算法，并提供相关课件以供参考。 通过实践项目，读者可以更深入地理解统计学习方法的原理，并提升编程能力。

算法与数据结构 4 2024-04-30

统计学习方法课件：第9章EM算法

李航教授《统计学习方法》第2版课件，涵盖EM算法相关内容。

算法与数据结构 3 2024-05-13

VB.NET与数据库编程的学习方法

本书共包含12章，专注于使用VB.NET进行数据库编程的实际技巧和方法。

Access 0 2024-09-13

李航《统计学习方法》第二版课件：PageRank算法

李航老师《统计学习方法》第二版配套课件，关于第21章PageRank算法的详细讲解。

算法与数据结构 4 2024-05-21

基于对偶宇宙的粗糙集模型的动态增量学习方法

对偶宇宙的粗糙集模型（RSMDU）是广义的粗糙集理论（RST）模型，适用于两个宇宙上的数据挖掘任务。介绍了一种动态增量学习方法，用于在对象随时间变化的情况下更新RSMDU的近似值。图示了该方法在处理动态环境中的有效性。

数据挖掘 1 2024-07-13

探讨归纳逻辑程序设计的学习方法及实现

深入研究了归纳逻辑程序设计的学习方法及其实现，探索了其在实际应用中的潜力和挑战。通过案例分析和理论探讨，揭示了该方法在解决复杂问题和优化算法设计中的应用前景。研究表明，归纳逻辑程序设计在推动计算机科学领域的进步方面具有重要意义。

数据挖掘 2 2024-07-16

统计分析与机器学习方法详解模型算法与编程示例

详细介绍了统计分析与机器学习领域中关键的方法与算法，包括回归分析、主成分分析、聚类算法（如层次聚类和K-means聚类）以及多元时间序列关联分析。这些技术在社会科学、经济学、生物医学和工程学等多个领域有着广泛应用。回归分析通过建立数学模型预测自变量对因变量的影响，包括线性、多元和非线性回归。主成分分析（PCA）利用数据变异性最大的方向进行降维，保留数据主要信息。聚类分析无监督地将相似对象分组，层次聚类和K-means聚类是其典型方法。多元时间序列关联分析揭示时间序列数据中变量之间的相互作用。文章提供了讲义文档和编程示例，帮助读者理解和应用这些算法。

算法与数据结构 0 2024-09-01

图像处理算法：用于图像去噪的线性、局部和学习方法

摘要 本研究提出了一种用于图像去噪的学习技术，它利用图像数据中的空间和光谱相关性，从输入和期望输出图像的训练集中学习图像处理方法。该技术可学习最佳回归系数，以利用相似位置的像素值估计期望输出图像中的像素值。所学习的回归系数具有较快的应用速度、较强的抗噪能力和对数据集细节的适应性，可广泛应用于各种图像处理任务。该技术可将图像传感器与新颖的滤色器阵列设计结合使用，以实现超越现有传感器的图像质量。

Matlab 3 2024-05-30