API地址:https://docs.dhtmlx.com/gantt/desktop__guides.html,这是英文的网页,可以用谷歌打开然后页面翻译,就是中文的啦! 我用的是DHTMLX Gantt============Version 5.2.0,当时下载的实例:链接:https://pan.baidu.com/s/1SQsawUEr8YrayWPHi6QdgQ ,提取码:32wz.去官网下载也是可以的. https://docs.dhtmlx.com/gantt/samples/官网

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

偶尔转帖:AI会议的总结(by南大周志华) 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的 tier-1: IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI (1): Na

原文地址: https://blog.csdn.net/LiFeitengup/article/details/8441054 最近在查找期刊会议级别的时候发现这篇博客,应该是2012年之前的内容,现在的CCF推荐会议.期刊可以在CCF官网上查看,但是这篇博客内容据说是周志华老师总结的,所以必须mark一下,以示支持. -----------------------------------------------------------------------------------------

今天无意间在网上看的了一则推送,<周志华:AI产业将更凸显个人英雄主义> http://tech.163.com/18/0601/13/DJ7J39US00098IEO.html 摘录一些原文内容: 关于机器学习能够解决的任务,周志华认为,围棋属于封闭静态环境的任务,他不是“最难的任务”, 以往的机器学习就可以解决这种封闭静态环境任务. “我们今天面对的是动态开放环境下的机器学习挑战,最关键的就是鲁棒性.” 周志华称,这就要求AI必须很好的应对未知环境,是通往鲁棒人工智能的核心环节. ps:

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2

本文讲的是CCF系列奖获奖名单公布,鲍虎军.周志华获CCF王选奖 | CNCC 2017, 由中国计算机学会(CCF)主办,福州市人民政府.福州大学承办,福建师范大学.福建工程学院协办的2017中国计算机大会(CNCC 2017)于10月26~28日在福州海峡国际会展中心胜利举办.本次大会主题是"人工智能改变世界(AI Changes the World)",大会共邀请到近400位国内外计算机领域知名专家.企业家到会演讲,会议包括14个特邀报告.2场大会论坛.37场前沿技术论坛及30余

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12

(以下截图来自别人的博客,来源地址已经忘记了,若后期找到会补充上来!) API地址:https://docs.dhtmlx.com/gantt/desktop__guides.html,这是英文的网页,可以用谷歌打开然后页面翻译,就是中文的啦! 我用的是DHTMLX Gantt============Version 5.2.0,当时下载的实例:链接:https://pan.baidu.com/s/1SQsawUEr8YrayWPHi6QdgQ ,提取码:32wz.自己去官网下载也是可以的.

这两天看了<AlphaGo世纪对决>纪录片与南大周志华老师的<机器学习>,想谈谈对人工智能的感想. 首先概述一下视频的内容吧,AlphaGo与李世石对战的过程大家都有基本的了解,而AlphaGo的技术架构是大家陌生的内容.AlphaGo由三部分网络组成,走棋网络.估值网络和树搜索,走棋网络使用数以万计的高阶棋局训练使其模仿棋手的招式,估值网络用来衡量棋局的形式判断当前形势下获胜的几率,树搜索分析各种可能变化的情形推演未来的演变,所以本质上就是个十分深层的神经网络.而后AlphaGo

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc

CART决策树 (一)<机器学习>(周志华)第4章 决策树 笔记 理论及实现——“西瓜树” 参照上一篇ID3算法实现的决策树(点击上面链接直达),进一步实现CART决策树. 其实只需要改动很小的一部分就可以了,把原先计算信息熵和信息增益的部分换做计算基尼指数,选择最优属性的时候,选择最小的基尼指数即可. #导入模块 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter #数据获取与处理 def getDat

[深度森林第三弹]周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN   技术小能手 2018-06-04 14:39:46 浏览848 分布式 性能 神经网络   还记得周志华教授等人的“深度森林”论文吗?今天,ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT. 在这篇题为“Multi-Layered Gradient Boosting Decision Trees”的论文中,作者冯霁.俞扬和周志华提出了一种新颖的具有显式表示学习能力的多层GBDT森林(mGBDT),它可以与目标传播

周志华<机器学习>高清电子书pdf下载地址 下载地址1:https://545c.com/file/20525574-415455837 下载地址2: https://pan.baidu.com/s/1m2yZsojL8Xd8cm9K5-b_AQ  提取码: 5nne      

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鼠标放在任务上显示信息框: <script src="../../codebase/ext/dhtmlxgantt_tooltip.js?v=5.2.0"></script> //添加竖线: <script src="../../codebase/ext/dhtmlxgantt_marker.js?v=5.2.0"></script> var date_to_str = gantt.date.date_to_str(g

原文链接:http://blog.csdn.net/akipeng/article/details/6533897 这个列的更详细:http://www.cvchina.info/2010/08/31/conference-ranking-byar/ 说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令 人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列

一.主要功能与需求分析 1.本金为100万,利率或者投资回报率为3%,投资年限为30年,那么,30年后所获得的利息收入:按复利计算公式来计算就是:1,000,000×(1+3%)^30 2.如果按照单利计算,本息的最终收益 3.假如30年之后要筹措到300万元的养老金,平均的年回报率是3%,那么,现在必须投入的本金是多少呢? 4.利率这么低,复利计算收益都这么厉害了,如果拿100万元去买年报酬率10%的股票,若一切顺利,过多长时间,100万元就变成200万元呢? 5.如果我希望在十年内将100万

目录 I. 大师对人工智能和机器学习的看法 II. Introduction A. What is Machine Learning 什么是机器学习 B. Basic terms 基础术语 C. Inductive learning & Hypothesis space 归纳学习和假设空间 D. Inductive bias & NFL 归纳偏置和"天下没有免费的午餐定理" E. History III. 模型评估与选择 A. Overfitting & Und