17计算机实验班模式识别-
第一次作业
人工智能应用领域及其现状瓶颈 语音识别概念 语音识别技术就是让智能设备听懂人类的语音。它是一门涉及数字信号处理、人工智能、语言学、数理统计学、声学、情感学及心理学等多学科交叉的科学。这项技术可以提供比如自动客服、自动语音翻译、命令控制、语音验证码等多项应用。近年来，随着人工智能的兴起，语音识别技术在 -
第一次作业
机器学习等人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用 自然语言处理处理中预训练模型PTMs 随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)[75,80,45]、递归神经网络(neural -
机器学习第一次作业
机器学习等人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用 AI云视频 AI云视频制作，就是利用AI技术，通过文字转视频的方式，实现线上云自动化视频制作。通俗来讲，只需上传文字脚本，系统就可以基于文字内容的关键字、人名、事件等信息解析，从而自动匹配相关视频素材，快速生成视频。 此外，在此基础上，剪辑师还可根据 -
机器学习第二次作业
机器学习第二次作业 1.Iris数据集已与常见的机器学习工具集成，请查阅资料找出MATLAB平台或Python平台加载内置Iris数据集方法，并简要描述该数据集结构。 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 5 -
《机器学习》第二次作业
to be continue... -
机器学习第二次作业
1.Iris数据集结构 将数据集载入后输出 ~~~ from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() print(iris.keys()) n_samples, n_features = iris.data.shape print(( -
第一次个人作业
第一次个人作业 -
【模式识别与机器学习】第一次个人作业
学习心得 经过对课程前三章的学习，我对模式识别和机器学习有了一定的认识，同时积累了一定的基础知识。第一章了解了 模式识别和机器学习 的概念，后两章则学习了一些具体的 分类器 ，在学习新的知识的同时，也对之前的认识进行了完善和巩固。 在之前的学习中，充分认识到 基础学科 （线性代数、概率论等）对研究人 -
第一次个人作业
对课程的学习心得做一个小结，也可以是学习笔记 从一开始对机器学习一无所知，到现在看了老师们的网课视频，对机器学习也有一点点了解了 下面是我把网课做的思维导图（在整合的过程中，回忆知识） 第一章节 第二章节 第三章节 笔记的话ppt十分详细了 检索一些文献或者网页资讯，记录机器学习等人工智能领域的前沿 -
第一次个人作业
#学习小结 模式识别中的基本概念。 基于距离的分类器，MED分类器，会受到不同特征尺度的影响。MIED分类器，会倾向于方差较大的类。 根据贝叶斯公式的MAP分类器，解决了MIED存在的问题，会倾向于方差较小的类。学习了高斯观测概率的MAP分类器。决策目标是最小化误差概率。 MAP分类器加上考虑决策风