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山东大学软件学院机器学习PPT.zip

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简介:
此压缩文件包含山东大学软件学院关于机器学习课程的教学演示文稿,内容涵盖了算法原理、模型构建及应用案例分析等。 山东大学软件学院大三学生可以选修机器学习课程,并且有相关的PPT材料。

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客服
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  • PPT.zip
    优质
    此压缩文件包含山东大学软件学院关于机器学习课程的教学演示文稿,内容涵盖了算法原理、模型构建及应用案例分析等。 山东大学软件学院大三学生可以选修机器学习课程,并且有相关的PPT材料。
  • 期末考
    优质
    山东大学软件学院机器学习期末考是该院学生展示一学期学习成果的重要环节,涉及深度学习、数据挖掘等多个方面,考察学生的理论知识与实践能力。 它包含了软件学院最全面的复习资料,光PPT就有3套,并且有很多提纲以及自己整理的分模块知识点打印提纲。有了这些资料,考到90分以上应该是没问题的!此外还包含许多往年的试题,祝学弟学妹们考试取得高分!这个考试是开卷形式,只要你多做笔记和准备,就不怕找不到答案了。
  • 资料.zip
    优质
    本资源包包含山东大学软件学院机器学习课程的相关资料,包括但不限于课件、讲义和习题集等,适用于对该领域感兴趣的学习者。 山东大学软件学院机器学习期末考试复习资料包括19年和20年的期末考试题目及解答,适用于尹老师的课程,为闭卷考试形式。
  • 离散数题.zip
    优质
    本资料为山东大学软件学院专用《离散数学》课程配套习题集,包含大量精选练习题及部分解答,有助于学生深入理解与掌握相关概念和定理。 山东大学软件学院的离散数学期末试题合集已经整理完成。该课程分为大一下学期和大二上学期两个部分学习,题目涵盖了这两个学期的所有知识点,并可供下载使用。我大一第一学期的离散数学老师是lh老师,而第二学年的授课教师则是jyl老师(这位老师的讲课风格非常温柔且清晰易懂,评分也相当不错)。这些试题由我的学姐提供给我,我也希望能帮助更多的同学们顺利通过考试!祝大家考试顺利!
  • 实验四:BP神经网络
    优质
    本课程为山东大学软件学院开设的机器学习系列实验之一,主要内容围绕BP(反向传播)神经网络展开,旨在通过实践帮助学生深入理解这一经典算法的工作原理及其应用。 山东大学机器学习实验代码思路包括一个未使用框架实现的BP神经网络源码。输入数据是老师提供的400*5000的数据集,在这个数据集上的表现正确率基本为95左右。
  • 认知实报告
    优质
    《山东大学软件学院认知实习报告》记录了学生们在学期间的认知实习经历与体会。通过参观企业、听取行业专家讲座等形式,学生对软件行业的现状及未来发展趋势有了更深入的理解,并结合专业知识进行实践操作,旨在培养学生的创新思维和解决实际问题的能力。 山东大学软件学院大三上学期苏州认识实习报告 本篇实习报告记录了我在山东大学软件学院就读期间的第三次暑期实践经历——在苏州市进行的认识实习。通过这次为期两周的实地考察与学习,我不仅深入了解了当地IT行业的现状和发展趋势,还亲身参与了一些实际项目的工作流程和技术应用。 本次实习由学校统一安排,并得到了苏州多家知名企业的大力支持和配合。我们有幸参观访问了几家具有代表性的软件开发公司以及高新技术产业园区,这些企业涵盖了云计算、大数据分析、人工智能等多个前沿技术领域。通过与企业员工的面对面交流,我获得了许多宝贵的行业知识和个人职业规划方面的建议。 此外,在实习期间我还积极参与了一些具体项目的实践操作环节,这使我在课堂上学到的知识得到了很好的补充和应用,并且锻炼了我的团队协作能力和问题解决技巧。这段经历对于我个人的成长和发展具有重要意义,也为未来的职业生涯奠定了坚实的基础。 通过这次苏州的认识实习活动,我深刻体会到理论与实际相结合的重要性以及不断学习新技术的必要性。在未来的学习工作中,我会继续保持好奇心和探索精神,在专业领域内追求更高的成就。
  • 一上JAVA复资料
    优质
    本资料为山东大学软件学院大一学生整理的Java课程复习材料,涵盖第一学期Java教学的主要内容和重点难点,旨在帮助同学们有效备考。 这段文字包含往年试题和复习知识点等内容。
  • 2021-2022年研究生高级课程
    优质
    本课程由山东大学软件学院开设,面向2021-2022年度研究生群体,旨在深入讲解和探讨机器学习领域的核心理论与技术实践。 山东大学软件学院2021-2022学年研究生高级机器学习课程。
  • 《计算图形》考题
    优质
    本简介针对山东大学软件学院开设的《计算机图形学》课程考试内容进行概要描述。包括该学科的核心概念、关键技术和往年考试重点等信息,旨在帮助学生更好地复习和备考。 山东大学2013年1月份《计算机图形学——自顶向下OpenGL编程》软件学院考试题目。该题目为考后默写,包含所有题目以及分数。