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  1. gas-meter-reading

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  2. 无线通信技术已经运用在我们生活的每个角落,然而由于现实传输的复杂性和不确定性,同时无线信道存在着慢衰落、快衰落效应,会一定程度上造成资源的浪费和通信质量的下降。协同通信是近些年来无线通信研究的热点,它相对于传统无线通信技术在降低成本、节约资源等方面具有明显的优势。协同通信中,中继选择算法根据遵循的标准不同有着不同的算法-Wireless communication technology has been applied in every corner of our life. However,
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-17
    • 文件大小:4596320
    • 提供者:liusong
  1. non-conv-regul

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  2. 西安交通大学徐宗本院士的ppt,关于稀疏优化理论以及L1/2正则化的研究与应用-Xi an Jiaotong University, Academician Xu Zongben ppt, on sparse optimization theory and L1/2 regularization Research and Application
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-12
    • 文件大小:2874050
    • 提供者:Matthew
  1. B10681002fj

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  2. 低秩谱聚类分析包括2015年研究生数学建模B题的论文及相关程序,做的不好,但可供参考。开发平台是matlab-Low rank spectral clustering analysis includes the papers and related procedures of the research on the mathematical modeling of B in 2015. Development platform is matlab
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2016-08-17
    • 文件大小:2514944
    • 提供者:张晓晓
  1. Top-10-Algorithms-in-Data-Mining

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  2. 在2006年9月召开的ICDM会议上,邀请了ACM KDD创新大奖(InnovationAward)和 Top 10 Algorithms in Data Mining IEEEICDM研究贡献奖(Research Contributions Award)的获奖者们来参与数据挖掘10大算 法的选举,每人提名10种他认为最重要的算法-Classification,Statistical Learning,Top 10 Algorithms in Data Mining,material
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:1839980
    • 提供者:yz
  1. pujulei

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  2. 谱聚类算法建立在谱图理论基础上,与传统的聚类算法相比,它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 , 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域, 最近才开始用于机器学习中,并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:569
    • 提供者:qiong hiong
  1. DeepLearning-master

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  2. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。[1] 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。[1] 深度学习是机器
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-27
    • 文件大小:68051
    • 提供者:Francis
  1. SSL_MP

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  2. SSL with Measure Propagation: Implementation of Measure Propagation Algorithm introduced in, Subramanya, Amarnag, and Jeff Bilmes. Semi-supervised learning with measure propagation. The Journal of Machine Learning Research 12 (2011): 3311-3370.-SSL w
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-13
    • 文件大小:2790062
    • 提供者:mllab
  1. LDA-topic-model

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  2. 首先声明,这是别人写的LDA主题模型代码,本人测试过,可以运行,但是输出跟输出有点不尽人意,输入的是词的序号和该词在文档中出现的次数,要是可以直接读取文档就完美了。输出是主题以及词在该主题出现的概率,其中得到的主题我就看不懂了,不知道是算法问题,还是因为我的水平有限。在研究LDA主题模型的朋友,可以下载试一下-First statement, which is written by someone else LDA topic model code, I tested, you can run,
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:12387
    • 提供者:辛伟
  1. AKPCA

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  2. 南京大学数据挖掘研究所提出的主动学习算法,对于改进KPCA有着重要的借鉴作用。-The active learning algorithm proposed data mining research institute of nanjing university, has an important reference for improving the KPCA.
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:995
    • 提供者:赵礼
  1. NJU-SSDR

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  2. 半监督判别分析(SSDR),是南京大学数据挖掘研究所提出的一种新的半监督降维算法,对于数据挖掘和类别样本的获取有着十分重要的借鉴价值。-A semi-supervised discriminant analysis (SSDR), is one of the types of data mining research institute of nanjing university puts forward new a semi-supervised dimensionality reductio
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:2287
    • 提供者:赵礼
  1. 机器学习实战

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  2. 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。(Machine learning is an extremely important research direction in the field of artificial intelligence. Under the background of the large da
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2018-05-01
    • 文件大小:13659136
    • 提供者:Rnanprince
  1. 复杂高维数据中异常点挖掘算法研究_徐晓丹

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  2. 数据挖掘 复杂高维数据中异常点挖掘算法研究_徐晓丹(data mining Research on anomaly point mining algorithm in complex high-dimensional data _ xu xiaodan)
  3. 所属分类:数据挖掘

    • 发布日期:2019-04-29
    • 文件大小:1582080
    • 提供者:心悦心
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