Advertisement

2019年秋季哈工大机器学习实验代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
这段资料包含了哈尔滨工业大学在2019年秋季学期开设的机器学习课程中的所有实验源代码。它为学生提供了实践机器学习算法和理论的机会,是进行深入学习与研究的重要资源。 人工智能是当今最热门的话题之一,随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,对这一领域的研究也达到了一个新的高度。作为一门新兴的技术科学,它专注于模拟和扩展人类智能的研究与应用。 机器学习(Machine Learning)则是其中的一个核心领域,其主要目的是使计算机系统具备类似人的学习能力,并最终实现人工智能的目标。 那么什么是机器学习呢? 简单来说,它是通过模型假设从训练数据中得出参数的一门学科。利用这些参数可以对新的数据进行预测和分析。 在各行各业的应用实践中,机器学习展现出了巨大的潜力: 互联网领域:语音识别、搜索引擎优化、语言翻译系统开发、垃圾邮件过滤器构建以及自然语言处理等; 生物科学界:基因序列研究与DNA预测模型建立、蛋白质结构解析等任务中发挥关键作用; 自动化产业:人脸识别技术的发展和无人驾驶系统的完善,图像及信号的智能化处理手段也得到了广泛应用; 金融服务业:证券市场趋势分析工具、信用卡诈骗行为监测系统设计等方面的应用越来越广泛; 医疗健康行业:疾病诊断辅助软件研发与流行病爆发预警模型构建等; 刑事侦查领域:潜在犯罪模式识别与预测机制建立以及虚拟智能侦探系统的开发等。 新闻媒体业:个性化新闻推荐引擎的创建,提高用户体验和满意度; 游戏娱乐界:电子竞技战略规划系统、角色扮演游戏中的NPC行为模拟等等。 以上列举的应用表明,在大数据时代背景下,机器学习已成为众多行业不可或缺的数据分析工具。各企业正积极寻求通过有效的数据处理与挖掘技术来获取有价值的信息资源,并以此为依据更好地了解客户需求并指导业务发展方向。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2019.zip
    优质
    这段资料包含了哈尔滨工业大学在2019年秋季学期开设的机器学习课程中的所有实验源代码。它为学生提供了实践机器学习算法和理论的机会,是进行深入学习与研究的重要资源。 人工智能是当今最热门的话题之一,随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,对这一领域的研究也达到了一个新的高度。作为一门新兴的技术科学,它专注于模拟和扩展人类智能的研究与应用。 机器学习(Machine Learning)则是其中的一个核心领域,其主要目的是使计算机系统具备类似人的学习能力,并最终实现人工智能的目标。 那么什么是机器学习呢? 简单来说,它是通过模型假设从训练数据中得出参数的一门学科。利用这些参数可以对新的数据进行预测和分析。 在各行各业的应用实践中,机器学习展现出了巨大的潜力: 互联网领域:语音识别、搜索引擎优化、语言翻译系统开发、垃圾邮件过滤器构建以及自然语言处理等; 生物科学界:基因序列研究与DNA预测模型建立、蛋白质结构解析等任务中发挥关键作用; 自动化产业:人脸识别技术的发展和无人驾驶系统的完善,图像及信号的智能化处理手段也得到了广泛应用; 金融服务业:证券市场趋势分析工具、信用卡诈骗行为监测系统设计等方面的应用越来越广泛; 医疗健康行业:疾病诊断辅助软件研发与流行病爆发预警模型构建等; 刑事侦查领域:潜在犯罪模式识别与预测机制建立以及虚拟智能侦探系统的开发等。 新闻媒体业:个性化新闻推荐引擎的创建,提高用户体验和满意度; 游戏娱乐界:电子竞技战略规划系统、角色扮演游戏中的NPC行为模拟等等。 以上列举的应用表明,在大数据时代背景下,机器学习已成为众多行业不可或缺的数据分析工具。各企业正积极寻求通过有效的数据处理与挖掘技术来获取有价值的信息资源,并以此为依据更好地了解客户需求并指导业务发展方向。
  • 2019与期末考题.zip
    优质
    该资源包含哈尔滨工业大学在2019年秋季学期使用的机器学习课程实验材料及期末考试题目,适合对该课程感兴趣或正在学习的学生参考使用。 机器学习是一门跨学科领域,融合了概率论、统计学、逼近理论、凸分析及算法复杂度理论等多个分支的知识。它专注于研究计算机如何模仿或实现人类的学习行为,从而获得新的知识与技能,并优化现有的知识结构以提升自身的性能表现。作为人工智能的关键组成部分,机器学习为赋予计算机智能提供了核心路径。 追溯至20世纪50年代,Arthur Samuel在IBM开发的首个自我学习程序——西洋棋游戏,被视为机器学习领域的开端。不久之后,Frank Rosenblatt提出了感知机这一早期的人工神经网络模型。此后几十年间,该领域经历了诸多重要发展与突破,涵盖了最近邻算法、决策树、随机森林以及深度学习等先进技术和方法。 如今,机器学习的应用范围极其广泛,在自然语言处理(如机器翻译和语音识别)、物体检测及智能驾驶系统、市场推广策略制定及个性化推荐服务等多个方面均发挥着重要作用。借助于对大量数据的深入分析,机器学习能够帮助我们更有效地解决复杂的实际问题,并且不断推动技术的进步。 简而言之,机器学习是一个充满活力与前景的研究领域,在改变我们的日常生活和工作方式的同时,也在持续地拓展其应用边界。随着算法和技术的日新月异以及应用场景的日益丰富多元,预计未来它将在更多的方面展现出更大的价值和影响力。
  • 尔滨2023期《计算视觉》课程(人智能专业)作业与.zip
    优质
    该资源为哈尔滨工业大学2023年秋季学期《计算机视觉》课程的人工智能专业的学生作业和实验代码集合,涵盖多项核心项目实践。 《计算机视觉》是人工智能专业中的核心课程之一,涵盖图像处理、模式识别及机器学习等多个领域的知识。2023年秋季哈尔滨工业大学开设的这门课旨在帮助学生深入理解计算机如何解析与利用视觉信息,并将其应用于实际问题中。“哈工大人工智能专业2023秋《计算机视觉》课程作业及实验代码.zip”这一压缩包包含了学生们在该学期完成的各项作业和实验代码,这些资源对于理解和掌握计算机视觉技术至关重要。 通过分析作业部分可以更好地理解基础知识。例如,学生需要进行图像的基本操作如灰度化、二值化以及直方图均衡等预处理步骤以改善图像质量和提取关键信息;同时还会学习特征检测方法,包括边缘和角点的识别(Canny、Sobel算法及Harris角点),这些技术在物体识别与理解中起着重要作用。 实验代码则进一步探讨了更高层次的概念,比如使用深度学习模型进行图像分类或对象检测。卷积神经网络(CNN)是其中一种常用的方法,它可以通过从输入图像提取特征来进行准确的分类和定位任务(例如AlexNet、VGG及ResNet)。此外,学生还会接触到目标检测框架如YOLO和Faster R-CNN,这些工具能够同时识别并定位图像中的多个对象。 除了上述内容外,实验还可能涉及图像分割技术,即通过全卷积网络(FCN)或U-Net等方法将图像划分为具有不同语义含义的区域。这种技能在医学影像分析和自动驾驶场景理解等领域有着广泛的应用价值。 此外,在压缩包中还可以找到一些特定任务相关的代码实现,例如图像配准、三维重建以及光学字符识别(OCR)技术等等。这些作业与实验不仅帮助学生将理论知识转化为实践能力,而且有助于提升他们的编程技巧,并为解决复杂问题打下坚实的基础。 总而言之,《计算机视觉》课程的作业和实验资料提供了丰富的学习机会,涵盖了从基础预处理到高级深度学习模型的应用等多个方面。对于希望深入了解并掌握该领域的学者而言,这些材料无疑是宝贵的资源。通过研究这些代码实例不仅可以加深对理论知识的理解,还能提升解决实际问题的能力。
  • 2020数据结构作业三源
    优质
    本文件包含哈尔滨工业大学在2020年秋季学期数据结构课程第三次作业的完整源代码,涵盖了链表、树和图等基本数据结构的操作实现。 2020年秋季哈尔滨工业大学数据结构课程的第三次作业内容是关于树形结构及其应用的源代码。
  • 2020数据结构作业四
    优质
    本作业为哈工大2020年秋季学期数据结构课程第四次作业,涵盖链表、树和图等数据结构的应用与实现问题。 图形结构及其应用探讨了如何利用不同的图形模型来解决实际问题,并分析了这些结构在各种场景下的适用性和效率。通过研究不同类型的图(如有向无环图、树形图等),可以更好地理解数据之间的关系,从而开发出更加高效和准确的应用程序或算法。
  • 西北 2022 信号与系统资料.zip
    优质
    本资料为西北工业大学2022年秋季学期《信号与系统》课程实验材料,包含多个经典实验项目及其指导书,适用于学习信号处理和系统分析的学生。 实验一、实验二、实验三和实验四。
  • MATLAB罚函数-MLLabs_HIT2018:尔滨2018
    优质
    本项目为哈尔滨工业大学2018年机器学习实验室开发的MATLAB罚函数代码库,适用于各类优化问题的研究与求解。 matlab罚函数的代码Lab1多项式拟合曲线目标:掌握最小二乘法求解(无惩罚项的损失函数)、掌握加惩罚项(2范数)的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法,理解过拟合并了解克服过拟合的方法(如增加正则化项和扩充样本)。要求如下:生成数据并添加噪声;用高阶多项式函数进行曲线拟合;使用解析解求得两种loss的最优值(无正则项与有正则项);通过优化方法求出最优解(梯度下降,共轭梯度),需要自行计算梯度,并编写迭代优化过程。利用实验数据解释过拟合现象。同时针对不同样本量、超参数设置及多项式阶数进行比较研究。 提交材料包括: 1. 代码 2. 实验报告 Lab2逻辑回归目的:理解逻辑回归模型,掌握其参数估计方法。 要求实现两种损失函数的优化(一种无正则项,另一种加入对参数的惩罚),可采用梯度下降、共轭梯度或牛顿法等。通过手工生成两类数据进行验证(例如使用高斯分布来模拟不同类别的样本)以测试算法性能,并考虑当类别条件分布不满足朴素贝叶斯假设时的情况。 以上内容旨在帮助学习者深入理解相关概念和实践技能,包括但不限于最小二乘、正则化技术以及优化方法的应用。