代码学习

当前话题为您枚举了最新的代码学习。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

KTV项目代码供学习
这款KTV项目代码供大家学习参考
机器学习课程代码汇编
吴恩达机器学习编程作业(MATLAB实现) 林轩田机器学习基石课程编程作业(MATLAB实现) 吴恩达机器学习编程作业: 作业一Q15-17 作业一Q18-20 作业二Q16-18 作业二Q19-20 林轩田机器学习基石课程编程作业: 作业三Q7-10 作业三Q13-15 作业三Q18-20 作业四Q13-20
代码集合机器学习和深度学习相关项目演示
你可以在数据挖掘课程中找到不同算法的Python实现。教程语言为R。包含了从头开始使用网络爬虫实现的100多行基于NLP的IMBD搜索引擎,还包括线性回归、支持向量机、神经网络和时间序列分析。
吴恩达机器学习与深度学习:学习笔记与代码实现
本仓库包含吴恩达机器学习与深度学习课程的学习笔记和代码实现。课程笔记涵盖机器学习和深度学习的核心概念,代码部分则使用MATLAB实现了课程中涉及的基础算法。 关于课程编程作业: 强烈建议注册 Coursera 上对应的课程以完成编程作业。课程作业能够帮助你更好地理解和应用所学知识。 关于代码实现: 本仓库中的代码主要使用 MATLAB 编写,帮助学习者理解算法的底层实现。
Matlab无法运行代码问题 - 自制机器学习国内机器学习
对于此存储库的Octave/MatLab版本,请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例,并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示,使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下,解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”,而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。
机器学习:课件、数据与代码资源
作为计算机科学与信号信息处理领域的热门研究方向,机器学习在数据挖掘、大数据分析、视频技术、音频技术以及智能机器人技术等多个领域扮演着关键核心与支撑技术的关键角色。本资源提供的课件与代码涵盖了学生需要了解的主流机器学习理论、方法及算法,并结合应用范例帮助学生掌握监督学习、非监督学习、统计学习、计算学习以及贝叶斯学习等基本学习理论、模型算法及应用。
基于深度学习的人脸匹配代码
汇总了深度学习领域中使用Theano、Keras、Torch7和TensorFlow实现人脸匹配的代码。欢迎对深度学习感兴趣的研究人员和开发者参考。
DataScience 学习matlab图像分割肿瘤代码
matlab图像分割肿瘤代码是一个出色的开源数据科学库,解决现实世界的问题。本部分特别适合数据科学新手,是探索数据科学的快速入门。现今,数据科学是计算机和互联网领域的热门话题之一,从数据收集到分析再到预测,都可以在这里找到数百个专家答案。Python作为最流行的编程语言,提供了强大的库,用于数据收集、分析和应用开发。通过信息图和思维导图,您可以了解成为数据科学家所需的关键技能。
基于Matlab的表情识别迁移学习代码
迁移学习: Matlab表情识别代码
matlab无线通信的深度学习代码
2019年,PowerNet [MatconvNet]即将推出,介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外,温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外,AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后,还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。