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邹博提供的机器学习算法讲义及其源代码压缩包 (7z格式)。

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简介:
针对B站视频[https://www.bilibili.com/video/av50327129/?p=5]提供的相关资源,我正在对之前学习过的机器学习算法进行一次全面的回顾。通过在B站上浏览到许多高质量的视频内容,并持续进行观看,我决定将自己编写的代码和课件分享给大家。考虑到平台上同类资源的收费较高,因此我选择将自己搜集整理的资源上传至此,希望能为大家提供便利。

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客服
客服
  • .7z
    优质
    此压缩文件包含邹博关于机器学习算法的教学资料和代码资源,适合希望深入理解并实践机器学习技术的学习者使用。 我在B站观看了一个关于机器学习算法的视频(https://www.bilibili.com/video/av50327129/?p=5),之前学过一些相关内容,现在正在进行整体复习。觉得这个视频很不错,所以想分享一下配套资源给有需要的人。我发现上的类似资源价格较高,因此决定上传自己找到的资料供大家使用。
  • 优质
    《邹博的机器学习讲义和源码》是一份全面介绍机器学习理论与实践的学习资料,包含详细的讲解视频、配套代码及示例数据集,适用于初学者快速入门。 仅供各位爱好机器学习的同学分享学习使用,如有侵权请联系本人删除。
  • PPT和
    优质
    邹博的机器学习PPT和代码提供了深入浅出讲解机器学习原理及其应用实践的教学材料,包括详细的课件与示例代码。适合初学者快速掌握机器学习核心概念和技术实现。 邹博的机器学习课程包含PPT及相关代码(完整版)。
  • 24课PPT与.rar
    优质
    该资源为邹博老师《机器学习》课程的全套PPT及配套代码,涵盖理论讲解和实战演练,适合希望系统掌握机器学习技术的学习者使用。 邹博的机器学习24课全套PPT和代码涵盖了人工智能、机器学习以及深度学习算法的基础知识。这是一套非常适合初学者入门的学习资料。
  • OKIO-1.14.0与OkHttp-3.10.0(.7z
    优质
    本资源包含OKIO-1.14.0及OkHttp-3.10.0两个版本的核心库,已打包为单个.7z文件便于下载和管理,适合开发者快速集成使用。 最近在对接有赞API,项目使用的是JDK 1.7。在网上找了好多资料后发现相关的jar包价格很高,后来在一个网站上找到了需要的资源(该网站可以提供这些jar包),不过需要用翻墙工具访问。我已经验证过,在JDK 1.7环境下是可以正常使用的。如果需要更高版本的话可以直接去那个网站下载。这里稍微提一下作为参考。
  • C++:.rar .7z .zip
    优质
    本资源提供多种压缩格式(RAR, 7Z, ZIP)下的C++源代码文件,适用于深入学习和研究不同压缩算法技术。 .rar .7z .Zip 压缩算法的C++源码可供大家下载学习。
  • NSpeex语音使用
    优质
    这段简介可以描述为:“NSpeex语音压缩源码”项目旨在提供Speex音频编码技术的开源代码资源,便于开发者和研究者深入学习与探索高质量低比特率语音传输的技术细节。 窄带(8kHz)、宽带(16kHz)和超宽带(32kHz)压缩于同一位流。 强化立体编码 数据包丢失隐蔽 可变比特率(VBR) 语音捕捉(VAD) 非连续传输(DTX) 定点运算 感官回声消除(AEC) 噪音屏蔽
  • 教程
    优质
    本资源提供多种经典与现代压缩算法的源代码,并附带详细的实现教程和示例,适合初学者和技术爱好者深入学习。 在IT领域内,压缩算法是数据处理与存储的重要技术之一,它们能够有效地减小文件大小并提高存储效率。本段落将深入探讨四种常见的压缩算法:ZIP、LZ77、LZH以及算术编码,并讨论其源码实现和相关教程。 首先介绍的是广泛使用的ZIP格式,它由Phil Katz在1989年开发出来。该格式采用多种压缩方法,其中包括DEFLATE算法,此算法融合了LZ77(即Lempel-Ziv-Storer-Szymanski)与霍夫曼编码技术。其中的LZ77是一种滑动窗口预测编码方式,通过识别源数据中的重复模式来创建匹配,并利用这些匹配表示原始信息;而霍夫曼编码则是一个可变长度前缀码系统,旨在减少高频字符所占位数以优化压缩效率。 接下来是LZ77算法,它是无损压缩技术的基础。该方法的核心在于通过查找输入序列中的最长重复段来实现数据的高效表达,并用一对(距离、长度)表示匹配;例如,“hellohello”可以简化为(5, 5),意味着从当前位置向前数五个字符处存在相同的五字符子串。 LZH,即由Hiroshi Imai创造的一种基于改进版LZ77算法压缩技术。通过优化匹配查找策略及编码方式,在特定场景下能够获得比ZIP更好的压缩效果;这种格式曾在1980年代末期于日本和早期个人计算机用户中广受欢迎。 算术编码,一种熵编码方法,它将源数据的概率分布转换为更紧凑的二进制表示。通过细分概率区间并将每个符号映射到特定子区间的浮点数上实现压缩目的;在处理非均匀概率分布的数据时尤其有效,有时甚至能提供比霍夫曼编码更好的压缩性能。 学习这些算法及其代码有助于开发者深入了解数据压缩原理,并可能激发新的创新方法。相应的教程则提供了理论背景和实践指导,帮助初学者快速掌握相关知识。实际应用中理解这类技术不仅对编写个人的压缩工具至关重要,对于优化数据传输与存储系统或深入解析现有库的工作机制同样重要。 综上所述,本段落涉及的数据压缩算法及其源码涵盖了基础且经典的方法:包括ZIP中的DEFLATE组合、LZ77的基本预测策略、LZH的改进措施以及算术编码的熵技术。通过这些内容的学习,开发者不仅能够提升对数据压缩的理解水平,还能增强解决实际问题的能力。
  • Janus分析.7z
    优质
    Janus源码分析压缩包包含了详细的文档与代码示例,旨在帮助开发者深入理解Janus开源软件架构及其核心功能模块的工作原理。此资源适用于希望掌握视频通信协议和实现的进阶学习者和技术专家。 从main函数入手,分析了jansu如何加载各个模块以及相关模块之间的交互情况。主要探讨了通信部分、事件处理机制、启动逻辑及插件加载流程,并对video_room进行了简要分析。文中未涉及webrtc实现p2p连接的具体过程,因此若仅关注该部分内容,请谨慎考虑是否下载相关内容。