interactive_learning

This article explores a new type of genetic algorithm in MATLAB that incorporates interactive learning. This innovative genetic algorithm technique aims to enhance the standard genetic algorithm by allowing solutions to learn from each other during the evolutionary process, thus improving overall pe

一个交互式的 MATLAB 文档•在单一交互式环境中直观地探索和分析问题，并将您的 代码 转换成格式化的可执行文档来介绍您的 案例 •使用实时编辑器创建 脚本，将 代码、输出和格式化的文本组合到可执行的文本中

Matlab开发-光学交互式模拟工具箱。二维FDTD工具箱（是网格、基于矩阵、类电流源、PML边界、基于GUI）

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

Node Interactive Use Scheduler（NIUS）是一个专为科研环境设计的开源软件系统，允许管理员保留计算节点供特定用户群组进行专享的交互式使用。NIUS的核心目标是有效管理和分配资源，尤其在高需求的工作站场景中，如芝加哥伊利诺伊大学国家数据挖掘中心。该系统能够帮助研究人员更高效地利用计算资源，避免资源争夺，从而提高研究效率。NIUS具备高度可定制性和灵活性，社区贡献和维护保证了其稳定性和兼容性，用户可根据需求调整和优化系统。

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M

本压缩包中包括四本MATLAB学习书籍：1. Matlab_数学手册2. MATLAB R2016完全一本通3. MATLAB编程4. MATLAB基础及其应用教程

归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值，因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息，只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。（Function Approximation）。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题（4）第6章决策树