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Halcon机器视觉函数库中文速查手册 超清版

Halcon机器视觉函数库 是一套中文版halcon函数编程手册,几乎覆盖所有算子,特别适合机器视觉,模式识别,图像处理等专业运用halcon的人士,同时也特别适合halcon入门,高清版。需要的朋友可

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机器学习笔记2019(李宏毅) PPT+视频
机器学习笔记2019(李宏毅) PPT+视频 超清版

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有

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机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning)
机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning) 清晰版

这本书难吗?没基础也能学吗? 如果你有学习过机器学习相关课程,例如吴恩达老师在 Coursera 上的课程,或者有过监督学习的应用经验,那这本书的内容对你而言就不难理解。(如果没看过吴

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视觉机器学习20讲
视觉机器学习20讲 附源码版

本书是在机器学习领域12位博士多年研究机器学习的基础理论、核心算法、关键技术和应用实践的科学结晶,是作者们多年相关科研实践的心得体会和系统总结。

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Python机器学习(第2版)
Python机器学习(第2版) 完整版

本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库,同时还展示了如

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机器新脑:人工智能将如何进化
机器新脑:人工智能将如何进化 影印版 立即下载
大数据智能:互联网时代的机器学习和自然语言处理技术
大数据智能:互联网时代的机器学习和自然语言处理技术

本书是一本介绍大数据智能分析的科普书籍, 旨在让更多的人了解和学习互联网时代的机器学习和自 然语言处理技术,以期让大数据技术更好地为我们的生产和生活服务。 全书包括大数据智能

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终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界
终极算法:机器学习和人工智能如何重塑世界

算法已在多大程度上影响我们的生活? 购物网站用算法来为你推荐商品,点评网站用算法来帮你选择餐馆,GPS系统用算法来帮你选择*路线,公司用算法来选择求职者……

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金融科技:人工智能与机器学习卷
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零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析
零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 全书影印版 立即下载
R语言机器学习
R语言机器学习 清晰版 立即下载
大数据与机器学习:实践方法与行业案例
大数据与机器学习:实践方法与行业案例 完整清晰版

(1)从数据信息、基本服务平台、统计分析方法、应用领域4个层面,义情景化方法解读数据信息从获得、预备处理、发掘、模型、依据解析与呈现到系统软件运用的步骤,及其深度学习的关键

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白话大数据与机器学习
白话大数据与机器学习 扫描超清版 立即下载
机器人操作系统ROS原理与应用
机器人操作系统ROS原理与应用 完整扫描版

机器人操作系统ROS原理与应用 主要分析ROS的核心功能实现原理,探讨基于ROS的智能机器人软件系统优化开发方法与实现技术。本书主要分为四部分:智能机器人发展现状和ROS基本框架;ROS核心功

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Python机器学习:预测分析核心算法
Python机器学习:预测分析核心算法 高清版

在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的算法族,即惩罚

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机器学习:Go语言实现
机器学习:Go语言实现 扫描版 立即下载
机器人制作入门
机器人制作入门 超清第3版

本书第3版结合当今创意电子产品的发展趋势和由此引发的新思路和新玩法,新增了开源硬件平台Arduino和LittleBits快速原型机等内容,感兴趣的可以下载学习

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概率机器人
概率机器人 高清版

谷歌无人汽车之父、X实验室创始人之一Sebastian Thrun博士经典之作,从数学理论模型深入到实际应用平台——让机器人更“智能”

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Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路
Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路 高清版

Python机器学习及实践 面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且

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统计机器学习导论
统计机器学习导论 高清版

《统计机器学习导论》 对机器学习的关键知识点进行了全面讲解,帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识,接着详细分析机器学习技

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分布式机器学习:算法、理论与实践
分布式机器学习:算法、理论与实践 完整版

《分布式机器学习:算法、理论与实践》 旨在全面介绍分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来的发展方向。 全书共12章。第1章是绪论,向大家展示分布式

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机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法
机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法 完整版

《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:先进设计方法》 系统地介绍了机械手为主的先进控制器的设计和分析方法,是作者多年从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同

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Arduino创意机器人入门
Arduino创意机器人入门 超清版

机器人教育融机械、传感与控制等内容为一体,让学生在手脑并用解决实际问题的过程中,有效地提高逻辑思维能力、判断能力、动手能力和创新能力,是实施素质教育的一个重要平台。作为

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机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow 扫描版

本书作者曾经是谷歌工程师,在2013年至2016年主导了YouTube的视频分类工程,拥有丰富的机器学习项目经验。本书从开发者的实践角度,在动手写代码的过程中,循序渐进地了解机器学习的理论知

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深入浅出Python机器学习
深入浅出Python机器学习 完整超清版

人工智能,火了!计算机是由程序驱动的,人工智能不过是一些特殊的算法。只要你有一些程序设计语言的基础,跟随本书,你也能进入人工智能的世界,成为一名人工智能应用的开发者。

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机器学习 相关笔记精选
网友NO.393582

机器学习python实战之手写数字识别

看了上一篇内容之后,相信对K近邻算法有了一个清晰的认识,今天的内容——手写数字识别是对上一篇内容的延续,这里也是为了自己能更熟练的掌握k-NN算法。 我们有大约2000个训练样本和1000个左右测试样本,训练样本所在的文件夹是trainingDigits,测试样本所在的文件夹是testDigits。文本文件中是0~9的数字,但是是用二值图表示出来的,如图。我们要做的就是使用训练样本训练模型,并用测试样本来检测模型的性能。 首先,我们需要将文本文件中的内容转化为向量,因为图片大小是32*32,所以我们可以将其转化为1*1024的向量。具体代码实现如下: def img2vector(filename): imgVec = zeros((1,1024)) file = open(filename……

网友NO.480828

python机器学习库常用汇总

汇总整理一套Python网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘的兵器谱。 1. Python网页爬虫工具集 一个真实的项目,一定是从获取数据开始的。无论文本处理,机器学习和数据挖掘,都需要数据,除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外,常常需要大家自己动手爬数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了,幸好,Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架,既能爬取数据,也能获取和清洗数据,也就从这里开始了: 1.1 Scrapy 鼎鼎大名的Scrapy,相信不少同学都有耳闻,课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的,这方面的介绍文章有很多,推荐大牛pluskid早年的一篇文章:《Scrapy 轻松定制……

网友NO.996926

python实现机器学习之多元线性回归

总体思路与一元线性回归思想一样,现在将数据以矩阵形式进行运算,更加方便。 一元线性回归实现代码 下面是多元线性回归用Python实现的代码: import numpy as npdef linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum): W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]]) # W的shape取决于特征个数,而x的行是样本个数,x的列是特征值个数 # 所需要的W的形式为 行=特征个数,列=1 这样的矩阵。但也可以用1行,再进行转置:W.T # X.shape[0]取X的行数,X.shape[1]取X的列数 b = 0 #梯度下降 for i in range(loopNum): W_derivative = np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]]) b_derivative, cost = 0, 0 WXPlusb = np.dot(data_X, W.T) + b # W.T:W的转置 W_derivative += np.dot((WXPlusb - data_Y).T, data_X) # n……

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