极限学习机

多尺度集成极限学习机回归算法：增强多层神经网络回归学习的简单技巧

想要理解此算法的全新训练规则？欢迎深入研读以下论文：https://www.preprints.org/manuscript/202005.0386/v1

Matlab 4 2024-05-28

牛顿平台自适应学习机制

基于大数据的自适应学习系统，如牛顿平台，通过分析学习过程行为数据，预测学习者特征，提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。

算法与数据结构 4 2024-05-23

支持向量机学习系列三

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

数据挖掘 4 2024-05-25

数据库极限性能测试

数据库极限性能测试： 本 PPT 涵盖了数据库极限性能测试的各个方面，可作为培训资料使用。内容包括测试方法、性能指标、优化技巧等。

MySQL 3 2024-05-31

新型学习机制的资源分享-延迟变化对神经网络稳定性的影响分析

小弟计划学习新型学习机制（ELM），并搜集了相关资料。在论坛中未找到相关资源，特将自己收集的资料分享给大家，希望能为大家学习和进步提供帮助。

Matlab 0 2024-08-09

利用Matlab实现中心极限定理仿真

随着课程作业的需求，使用Matlab进行中心极限定理的仿真是一种有益的实践。这不仅有助于理解统计学中的重要定理，还能提升编程和数据分析技能。希望这份资源对您有所帮助。

Matlab 3 2024-07-22

数据库性能测试的极限探索

在实际项目中，了解您的应用类型对数据库的读写需求是至关重要的。例如，对于体育项目，通常会有较多的读操作而写操作较少；而在邮件应用中，读写操作比例则较为均衡。在进行数据库架构设计时，需要考虑数据量预测，包括半年或一年的数据增长情况以及未来的扩展计划。确定是否采用单表或多表结构，以及如何处理预期的高访问量和峰值访问量。对于实时数据和非实时数据的处理，需要明确哪些必须实时查询、哪些可以预先准备或近似处理、哪些用于统计和汇总。不同项目对数据时效性的要求也不同，例如财经和体育项目通常要求较高的实时性，而博客等则可以接受一定的延迟。

MySQL 2 2024-07-29

构建Hadoop学习环境：Linux虚拟机安装指南

本指南将引导您完成在虚拟机上安装Linux系统的步骤，为您搭建Hadoop学习环境。 步骤一：选择虚拟化软件 VirtualBox VMware Workstation Player 步骤二：下载Linux发行版 CentOS Ubuntu 步骤三：创建虚拟机 根据您的需求配置虚拟机资源，如CPU、内存和磁盘空间。 步骤四：安装Linux系统 按照屏幕上的提示进行操作，完成Linux系统的安装。 步骤五：配置网络 确保虚拟机能够连接到互联网。 完成以上步骤后，您就可以在Linux虚拟机上开始您的Hadoop学习之旅了。

Hadoop 8 2024-05-19

支持向量机与其他基于核方法学习入门

支持向量机（SVM）是机器学习中一种用于分类和回归任务的监督学习模型。它通过在输入空间中寻找一个最优超平面来工作，该超平面将不同的类分离开来。 除了 SVM，其他基于核的学习方法包括：- 核主成分分析 (KPCA)- 核 Fisher 判别分析 (KFDA)- 核谱聚类 (KSC)- 核回归 (KSR) 这些方法在许多领域都有应用，包括图像处理、文本分类和生物信息学。

数据挖掘 5 2024-05-20

数学建模新手学习支持向量机算法视频及Matlab代码

随着技术的进步，支持向量机（SVM）算法在数学建模中的应用日益广泛。本资源提供了适合新手学习的支持向量机算法视频和相关的Matlab代码，为您解决数学建模过程中的问题。

Matlab 0 2024-08-19