computation exploiting learning networks
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归
决策树算法是一种既可以用于分类，也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树，每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度，其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式，通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于各种回归问 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 支持向量机回归
在机器学习中，支持向量机（Support Vector Machine）算法既可以用于回归问题，也可以用于分类问题。 支持向量机（SVM）算法的历史可以追溯到1963年，当时前苏联统计学家弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）和他的同事阿列克谢·切尔沃宁基斯（Alexey Ya ......
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering
《大学计算机》课程简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1628 发布时间：2014-05-25 分享到： 《大学计算机》课程是大学计算机基础教学的最基本课程，是大学本科非计算机专业学生必修的公共基础课。计算机基础课程如同数学、外语一样， ......
全国计算机等级考试简介 School of Computer Science and Engineering
全国计算机等级考试简介 School of Computer Science and Engineering 阅读量：1185 发布时间：2014-05-25 分享到： 全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE），是经原国家教育委员会（现 ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
初中英语优秀范文100篇-041Computer Improves My English Study-电脑有助于我英语学习
PDF格式公众号回复关键字:SHCZFW041 记忆树 1 Nowadays, we cannot live without computers for one day. 翻译 现在，我们一天都无法离开电脑。 简化记忆 电脑 句子结构 1Nowadays是副词，表示“现在”，作状语。 2we can ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
Unity3D Shader Compute Shader基于GPU的并发计算详解
在游戏开发中，计算密集型的任务通常需要耗费大量的CPU资源，这可能导致游戏性能下降，影响玩家的游戏体验。为了解决这个问题，Unity3D引入了Shader Compute Shader技术，它使用GPU进行并发计算，将一些计算密集型任务从CPU转移到GPU上执行，以提高游戏的性能和效率。本文将详细介 ......
Research in Computational Molecular Biology : 18th Annual International Conference, RECOMB 2014, Pittsburgh, PA, USA, April 2-5, 2014, Proceedings | Clc
Research in Computational Molecular Biology : 18th Annual International Conference, RECOMB 2014, Pittsburgh, PA, USA, April 2-5, 2014, Proceedings | C ......
vue2中 watch和computed的区别
计算属性（Computed）： computed 是基于依赖关系进行缓存的。只有当相关的响应式依赖发生改变时，才会重新求值。适合于执行更复杂的数据操作。 computed 属性是计算出来的，不会对原始数据造成任何副作用。 computed 属性可以具有 setter 和 getter 方法，可以更灵 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 LASSO回归
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归模型一般都是用英文缩写表示，硬要翻译的话，可翻译为 最小绝对收缩和选择算子。 它是一种线性回归模型的扩展，其主要目标是解决高维数据中的特征选择和正则化问题。 1. 概述 在LASSO中，通 ......
CentOS Stream 8 Unit network.service not found
CentOS Stream 8 Unit network.service not found 一、问题现象 在 CentOS Stream 8 操作系统中，配置完静态IP 信息，想重启网络服务。 执行如下命令： systemctl restart network 提示信息如下： Failed to ......
【五期李伟平】CCF-A（TMC'22）Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective
Zhang, Ning , Q. Ma , and X. Chen . "Enabling Long-Term Cooperation in Cross-Silo Federated Learning: A Repeated Game Perspective." (2022). 针对重复执行跨筒仓联 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
v-for v-if不建议一起用 解决办法 使用 computed
<el-table-column v-for="(item, index) in newDynamicColumns" :key="index" :prop="item.prop" :label="item.label" :align="item.align" :width="item.width" ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归
岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
Graph Condensation for Graph Neural Networks
目录概符号说明MotivationGCOND代码 Jin W., Zhao L., Zhang S., Liu Y., Tang J. and Shah N. Graph condensation for graph neural networks. ICLR, 2022. 概 图上做压缩的工作. ......
强化学习研究方向(研究领域）现有的不足（短板、无法落地性） —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文： Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址： https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......
SourceTree使用教程_network
SourceTree使用教程 1.克隆、提交、推送 在使用SourceTree之前必须要先安装Git和sourceTree，具体安装过程不再赘述 （1）以加入我的管理团队为例，进入5-27-dq 这个仓库，点击管理，然后进入仓库成员管理，发现现在我的仓库成员有4个了，gitee免费版最多可5个成 ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 缺失值处理
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
【scikit-learn基础】--『预处理』之 离散化
数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以 提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性 整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集 提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加 ......