检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

57 篇 期刊文献
44 篇 会议
14 篇 学位论文
8 册 图书

馆藏范围

122 篇 电子文献
1 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

100 篇 工学
- 67 篇 计算机科学与技术...
- 28 篇 控制科学与工程
- 28 篇 软件工程
- 18 篇 电气工程
- 13 篇 信息与通信工程
- 6 篇 环境科学与工程（可...
- 5 篇 测绘科学与技术
- 5 篇 化学工程与技术
- 4 篇 机械工程
- 4 篇 交通运输工程
- 3 篇 石油与天然气工程
- 2 篇 仪器科学与技术
- 2 篇 材料科学与工程（可...
- 2 篇 动力工程及工程热...
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 生物医学工程（可授...
- 2 篇 网络空间安全
18 篇 管理学
- 17 篇 管理科学与工程(可...
- 2 篇 公共管理
17 篇 理学
- 5 篇 数学
- 3 篇 地理学
- 3 篇 地球物理学
- 3 篇 生物学
- 2 篇 化学
- 2 篇 地质学
8 篇 医学
- 5 篇 临床医学
4 篇 教育学
- 4 篇 教育学
- 1 篇 心理学(可授教育学...
2 篇 经济学
- 2 篇 应用经济学
2 篇 法学
- 2 篇 社会学
2 篇 文学
1 篇 农学

主题

123 篇 scikit-learn
42 篇 machine learning
41 篇 python
11 篇 pandas
11 篇 numpy
9 篇 classification
7 篇 sentiment analys...
7 篇 机器学习
6 篇 tensorflow
6 篇 scipy
6 篇 data science
5 篇 regression
5 篇 twitter
5 篇 data mining
5 篇 linear regressio...
5 篇 data analysis
5 篇 supervised learn...
4 篇 anaconda
4 篇 spyder
4 篇 strojové učení

机构

7 篇 brno university ...
2 篇 武汉软件工程职业...
2 篇 中国地质大学
2 篇 univ toledo dept...
2 篇 fukuoka inst tec...
2 篇 安徽信息工程学院
2 篇 fukuoka inst tec...
2 篇 univ calif merce...
1 篇 guangdong polyte...
1 篇 bharti hosp dept...
1 篇 太原幼儿师范高等...
1 篇 univ sci & techn...
1 篇 henry samueli sc...
1 篇 moulay ismail un...
1 篇 lip6 upmc univer...
1 篇 google llc ny
1 篇 georgia inst tec...
1 篇 lix école polyte...
1 篇 department of so...
1 篇 google llc 111 8...

作者

3 篇 kumar ashok
3 篇 kadiyala akhil
2 篇 oda tetsuya
2 篇 elmazi donald
2 篇 umit mert cakmak
2 篇 wu jinhua
2 篇 刘重阳
2 篇 obukata ryoichir...
2 篇 王志生
2 篇 吴锦华
2 篇 hu longbiao
2 篇 matthieu brucher
2 篇 matsuo keita
2 篇 胡艳芬
2 篇 barolli leonard
2 篇 liu chongyang
2 篇 wang zhisheng
2 篇 luis pedro coelh...
2 篇 秦培煜
2 篇 胡龙彪

语言

96 篇 英文
24 篇 中文
3 篇 其他

检索条件"主题词=Scikit-learn"

共 123 条记录，以下是81-90 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

Automatic Grading of Programming Exams

Automatic Grading of Programming Exams

引用

作者： Jørgen Sirhaug Norwegian University of Science and Technology

学位级别：硕士

The fields of Computer Science and IT are more needed than ever before, and the number of students enrolled in programming courses is rising. An increase in students leads to an increased demand for more teachers and student assistants, and for the final exam, more graders. To resolve this need, this thesis explored the possibility of an automated grading system, which would learn grading patterns from human graders by extracting features from students' exam submissions and using them to train a machine learning classification system. A variety of source code evaluation strategies, classification algorithms, parameter ranges and feature sets were assessed, and an experiment was conducted using the continuation exam of 2017 for the course TDT4100 – Object-Oriented Programming as a dataset. The experiment lays the foundation for further research and development within the fields of source code analysis and quality checks, while results were inconclusive because of what we believe to be a sub-optimal dataset.

关键词： Machine learning classification Linear SVC Naive Bayes feature extraction scikit-learn

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Using Natural Language Processing and Machine learning Techniques to Characterize Configuration Bug Reports: A Study

Using Natural Language Processing and Machine Learning Techn...

引用

作者： Wei Wen University of Kentucky

学位级别：硕士

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Využití umělé inteligence v technické diagnostice

Využití umělé inteligence v technické diagnostice

引用

作者： Konečný, Antonín Brno University of Technology

Diplomová práce je zaměřena na využití metod umělé inteligence pro vyhodnocení poruchového stavu strojního zařízení. Vyhodnocovaná data jsou z vibrodiagnostické... 详细信息

Diplomová práce je zaměřena na využití metod umělé inteligence pro vyhodnocení poruchového stavu strojního zařízení. Vyhodnocovaná data jsou z vibrodiagnostického modelu pro simulaci statické a dynamické nevývahy. Aplikovány jsou metody strojového učení, konkrétně učení s učitelem. V práci je popsáno softwarové prostředí Spyder, jeho alternativy, a programovací jazyk Python, ve kterém jsou skripty napsány. Obsahuje přehled s popisem použitých knihoven scikit-learn, SciPy, Pandas ...) a metod, kterými jsou klasifikace metodou nejbližšího souseda (KNN), metoda podpůrných vektorů (SVM), rozhodovací stromy (DT) a klasifikace metodou náhodného lesa (RF). Výsledky úspěšnosti klasifikace jsou vizualizovány ve výsledné klasifikační matici pro každou metodu. Součástí přílohy jsou napsané skripty pro zpracování a výpočet prediktorů, hledání nejvhodnějších parametrů modelu, hodnocení úspěšnosti učení a klasifikace s vizualizací výsledku.

关键词： umělá inteligence strojové učení učení s učitelem klasifikace extrakce charakteristických rysů Spyder Python scikit-learn sklearn hledání nejvhodnějších parametrů metoda nejbližšího souseda metoda podpůrných vektorů rozhodovací stromy klasifi

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Estimação e previsão de produtividade de soja por redes neurais no MATOPIBA

Estimação e previsão de produtividade de soja por redes n...

引用

作者： Santos, Valter Barbosa dos Universidade Estadual Paulista

A demanda por alimento se torna cada vez maior e para atendê-la em tempo hábil e quantidade suficiente, utilizamos redes neurais artificiais para previsão de produtividade. Dentre essas técnicas, a mais comumente empregada para prever a produtividade da soja é a Rede Neural Artificial. O objetivo dessa pesquisa foi estimar e prever a produtividade de soja utilizando redes neurais artificiais e informações climáticas mensais da temperatura do ar, precipitação, radiação global, e componentes do balanço hídrico como evapotranspiração de cultivo, armazenamento, evapotranspiração real de cultivo, deficiência e excedentes hídricos durante o ciclo do cultivo para os estados do Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia, que juntos formam a fronteira agrícola do MATOPIBA no Brasil, produtividade média para a região durante o período avaliado é de 2.575 kg ha-1. Os resultados mostram que a RNA ajustada para estimação apresentou erros de até 100 kg ha-1 (sub e superestimando) em grande parte (27) das localidades, 10 municípios apresentam produtividade subestimada, e 15 apresentam resultados superestimados. Enquanto que a RNA ajustada para previsão mostrou que 30 localidades apresentam produtividades com erros até 100 kg ha-1, 8 e 14 munícipios com produtividade subestimada e superestimada, *** demand for food becomes increasing and to meet it in a timely and sufficient amount, we use artificial neural networks to predict productivity. Among these techniques, the most commonly used to predict soybean yield is the Artificial Neural Network. The objective of this research was to estimate and predict soybean yield using artificial neural networks and monthly climatic information of air temperature, precipitation, global radiation, and water balance components such as crop evapotranspiration , storage, real crop evapotranspiration, deficiency and water surpluses during the cultivation cycle for the states of Maranhão, Tocantins, Piauí and Bahia, which together form the agr

关键词： Balanço hídrico Soja Produtividade agrícola Inteligência artificial Redes neurais artificiais Modelo de cultivos Agrometeorologia MATOPIBA Python scikit-learn Dissertação de mestrado

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Získávání znalosti z dat v jazyce Python

Získávání znalosti z dat v jazyce Python

引用

作者： Krestianková, Tamara Brno University of Technology

Táto práca sa zaoberá procesom dolovania dát, prostriedkami pre podporu dolovania dát v programovacom jazyku Python a demonštráciou využitia tohto jazyka pre účely dátovej analýzy, so zameraním na klasifikáciu a tvorbu klasifikačných modelov. Tieto modely sú schopné na základe dát z biomedicínskych hlasových meraní s určitou presnosťou klasifikovať testované subjekty do dvoch katégórií - ľudí trpiacich Parkinsonovou chorobou a zdravých ľudí.

关键词： dátová analýza dolovanie dát python spracovanie dát scikit-learn pandas numpy klasifikácia rozhodovacie stromy parkinsonova choroba data analysis data mining python data processing scikit-learn pandas numpy classification decision trees

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Webový simulátor fotbalových lig a turnajů

Webový simulátor fotbalových lig a turnajů

引用

作者： Urbanczyk, Martin Brno University of Technology

Tato diplomová práce pojednává o tvorbě webového simulátoru fotbalových soutěží. V rámci této práce byla nastudována problematika systémů fotbalov... 详细信息

Tato diplomová práce pojednává o tvorbě webového simulátoru fotbalových soutěží. V rámci této práce byla nastudována problematika systémů fotbalových principů a soutěží. Dále pak problematika strojového učení a jejich využití v této práci. Dále proběhla analýza existujících a podobných řešení a části těchto řešení také posloužily jako inspirace. Poté byl vytvořen návrh systému a všech jeho klíčových podčástí. Následně byl tento simulátor implementován a jednotlivé jeho klíčové podčásti otestovány. Aplikace umožňuje simulovat pět nejlepších ligových soutěží dle žebříčku koeficientů organizace UEFA.

关键词： fotbal fotbalové soutěže simulátor simulace strojové učení regresivní modely predikce webová aplikace Python scikit-learn REST architektura Node.js football football competitions simulator simulation machine learning regression models pr

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Bioinformatický nástroj pro klasifikaci bakterií do taxonomických kategorií na základě sekvence genu 16S rRNA

Bioinformatický nástroj pro klasifikaci bakterií do taxon...

引用

作者： Valešová, Nikola Brno University of Technology

Tato práce se zabývá problematikou automatizované klasifikace a rozpoznávání bakterií po získání jejich DNA procesem sekvenování. V rámci této... 详细信息

Tato práce se zabývá problematikou automatizované klasifikace a rozpoznávání bakterií po získání jejich DNA procesem sekvenování. V rámci této práce je navržena a popsána nová metoda klasifikace založená na základě segmentu 16S rRNA. Představený princip je vytvořen podle stromové struktury taxonomických kategorií a používá známé algoritmy strojového učení pro klasifikaci bakterií do jedné ze tříd na nižší taxonomické úrovni. Součástí práce je dále implementace popsaného algoritmu a vyhodnocení jeho přesnosti predikce. Přesnost klasifikace různých typů klasifikátorů a jejich nastavení je prozkoumána a je určeno nastavení, které dosahuje nejlepších výsledků. Přesnost implementovaného algoritmu je také porovnána s několika existujícími metodami. Během validace dosáhla implementovaná aplikace KTC více než 45% přesnosti při predikci rodu na datových sadách BLAST 16S i BLAST V4. Na závěr je zmíněno i několik možností vylepšení a rozšíření stávající implementace algoritmu.

关键词： Strojové učení metagenomika klasifikace baterií fylogenetický strom taxonomie 16S rRNA sekvenování DNA scikit-learn Machine learning metagenomics bacteria classification phylogenetic tree taxonomy 16S rRNA DNA sequencing scikit-learn Text

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Genetické programování v úlohách predikce

Genetické programování v úlohách predikce

引用

作者： Machač, Michal Brno University of Technology

V této práci jsou představeny různé metody strojového učení, jež lze využít v úlohách predikce založených na regresi. Detailněji je popsáno stromové a lineá... 详细信息

V této práci jsou představeny různé metody strojového učení, jež lze využít v úlohách predikce založených na regresi. Detailněji je popsáno stromové a lineární genetické programování. S vybranými algoritmy strojového učení (lineární regrese, náhodný les, vícevrstvý perceptron a stromové genetické programování) jsou provedeny experimenty na volně dostupných datových sadách za využití knihoven scikit-learn a gplearn, a získané výsledky jsou porovnány z pohledu kvality predikce. Stěžejní částí této práce byla implementace systému lineárního genetického programování v programovacím jazyce C++, která byla nejprve testována na umělých úlohách symbolické regrese, a následně na reálných datových sadách. Výsledky získané pomocí vytvořené implementace jsou porovnány vůči výsledkům získaným pomocí knihovny gplearn.

关键词： genetické programování lineární genetické programování strojové učení lineární regrese náhodný les vícevrstvý perceptron regrese Python C++ scikit-learn gplearn genetic programming linear genetic programming machine learning linear regressio

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Sémantická podobnost textů

Sémantická podobnost textů

引用

作者： Hajdin, Martin Brno University of Technology

Táto práca sa zaoberá problematikou určovania sémantickej podobnosti textov so zameraním na kategorizáciu webových dokumentov, v tomto prípade záložiek. Súčasťou ... 详细信息

Táto práca sa zaoberá problematikou určovania sémantickej podobnosti textov so zameraním na kategorizáciu webových dokumentov, v tomto prípade záložiek. Súčasťou spracovania je teoretický prehľad metód, pre implementáciu systému. Popisuje sa aj návrh a implementácia jednotlivých metód použitých v systéme. Práca sa taktiež zaoberá vyhodnotením jednotlivých metód, kde sú vybrané metódy otestované podľa určitých kritérií.

关键词： sémantická podobnosť vektorový model spracovanie prirodzeného jazyka Python Gensim scikit-learn TFIDF LDA NMF SVD semantic simlarity vector space model natural language processing Python Gensim scikit-learn TFIDF LDA NMF SVD Text

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Data Engineering and Failure Prediction for Hard Drive S.M.A.R.T. Data

Data Engineering and Failure Prediction for Hard Drive S.M.A...

引用

作者： Ramanayaka Mudiyanselage, Asanga Bowling Green State University

学位级别：M.S.

Failing hard drives within data centers can be costly, but it can be very difficult to predict failure of these devices since they are designed to be reliable and, as such, they do not typically fail often or quickly. Due to this goal of reliable design, any data set that records hard drive failures tends to be highly imbalanced, containing many more records of hard drives continuing to function when compared to those that fail. Accordingly, this study focuses on predicting the failure of hard drives using S.M.A.R.T. data records as recorded by the entire Backblaze Data Set, covering multiple years of data beginning in 2013. In order to perform this analysis, a Data Engineering process is developed for collecting, combining, and cleaning the data set before various resampling algorithms, machine learning algorithms and distributed and high performance computing techniques are applied to achieve proper feature selection and prediction. In addition, this data is divided on a per manufacturer basis in order to improve results, resulting in increased performance.

关键词： Computer Science Machine learning Data Engineering Python Data Analysis Big Data Predictive Analytics Feature Selection Resampling Techniques Hard Drive Failure Prediction SMART Attributes scikit-learn PySpark

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共13页 << < 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：