搜索资源列表
-
0下载:
机器学习是人工智能的一个子领域,是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一,也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果,主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术,并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展,以及各种机器学习方法,包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等,并简单叙述了机器学习的相关算法,包括决策树算法、随机森林算
-
-
0下载:
机器学习领域经典分类算法综述,包括Decision Tree(ID3、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法),三种典型贝叶斯分类器(朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器),k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法( MIND算法、GAC-RDB算法),基于关联规则(CBA:Classification Based on Association Rule)的分类(Apriori算法),支持向量机分类,基于软计算的分类方法(粗糙集(rough set)、遗传
-
-
1下载:
城市供水管网漏失定位的研究,本文
提出将 BP 神经网络和遗传算法用于供水管网的漏失定位。
-Urban water supply network leakage localization, this paper presents the BP neural networks and genetic algorithms for locating leakage water supply network.
-