UC Irvine Machine Learning Repository:UCI指的是加州大学欧文分校.UCI机器学习库主要是收集的机器学习领域的一些相关数据集和数据生成器,可以用来做一些基本的实验.存档是创建为大卫阿哈和加州大学欧文分校研究员在1987年研究生FTP文件.自那时以来,它已被广泛用于学生,教育工作者,和其他研究机器学习的研究者,作为一个数据来源. UCI数据集 的说明 告诉了读者 数据的属性和类别,用户可以用自己的数据挖掘方法去将 uci数据集的分类,将结果与数据说明的结果对比

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL PROBLEM 1 A box contains 8 dark chocolates, 8 milk chocolates, and 8 white chocolates. (It’s amazing how t

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Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) PRACTICE PROBLEMS FOR THE MIDTERM PROBLEM 1 In a group of 5 high school students, 2 are in 9th grade, 2 are in 10th grade, and 1 is in 12th

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Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL In the following problems you will be asked to choose one of the four options (A)-(D). The options are sta

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Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary One-sample $t$ test Test for a population mean (unknown SD); sample size $n$. That is, known sample mean and SD but unknown populati

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Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Estimating population means and percents Sampling assumptions: Simple Random Sample (SRS) Large enough so that the probability histo

UCI机器学习库和一些相关算法 各种机器学习任务的顶级结果(论文)汇总 https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems 机器学习公开数据集 机器学习数据集 UCI数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 机器学习综述类的论文,放一个地址:https://github.com/mlreview/machine-learnin

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

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经过两天的折腾,一个对c++和机器学习库的安装都一知半解的人终于在反复安装中,成功的将shark库安装好了,小小纪念一下,多亏了卡门的热心帮忙. shark的安装主要分为以下几个部分: (1)下载 shark,cmake,和boost 从这个网页里面可以找到这三项的下载地方http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/rest_sources/getting_started/installation.html 同时,这个也是shark安装指

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