机械论文参考文献
在学习和工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我收集整理的机械论文参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
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第1章绪论1.1机器学习概念1.2机器学习系统1.2.1学习系统模型1.2.2机器学习系统结构1.3机器学习方法分类1.3.1监督学习1.3.2非监督学习1.3.3强化学习1.4一般性定理与规则1.4.1大多数原则1.4.2奥卡姆剃刀原理1.4.3无免费午餐定理1.5学习算法的评价1.5.1最短描述长度1.5.2预测精度分析1.5.3交叉验证法1.6本书各章概要第2章最近邻规则2.1最近邻分类2.1.1 k-NN规则的思想2.1.2 k-NN的距离度量2.1.3 k-NN算法应用示例2.2 k-NN算法的缺陷及其改进2.2.1 k-NN算法的计算复杂度2.2.2降维法2.2.3预建结构法2.2.4训练集裁减法第3章贝叶斯学习3.1概率论基础3.1.1随机事件3.1.2事件间的关系与运算3.1.3概率的定义与性质3.1.4统计概率3.1.5条件概率3.1.6概率密度3.1.7正态分布3.2贝叶斯定理3.3贝叶斯定理和概念学习3.4极大似然和最小误差平方假设3.5贝叶斯最优分类器3.6简单贝叶斯分类器3.7贝叶斯网络3.7.1贝叶斯网络基本概念3.7.2因果关系网3.7.3贝叶斯网络3.7.4联合概率3.7.5D分离3.7.6贝叶斯网络的推理模式3.8主观贝叶斯方法3.8.1规则的不确定性3.8.2证据的不确定性3.8.3推理计算3.9贝叶斯学习的优缺点第4章决策树4.1决策树的创建4.1.1分而治之的思想4.1.2决策树生成算法4.2分枝划分标准4.2.1测试条件4.2.2直接划分法4.2.3信息熵增益4.2.4增益比4.2.5Gini系数4.2.6最短距离划分4.2.7最短描述长度4.3连续属性离散化……第5章基于事例推理的学习第6章关联规则学习第7章神经网络第8章支持向量机第9章遗传算法第10章集成学习第11章基于纠错编码的机器学习第12章聚类分析第13章强化学习附录A数据集描述参考文献
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计算机专业论文参考文献
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当你做好了一个研究工作, 准备发表出来与同仁们分享, 一个首要的任务是把你的工作变成一篇文章。问题来了，怎样写作一篇高质量的文章呢？我们以机器学习领域的应用型文章为例，探讨一下论文写作的问题。注意，任何好的文章都要以好的研究工作为基础，我们这里不谈你的研究工作质量如何，只讨论文章的写作问题。要把一个工作写清楚，当然要先把它想清楚，要不然你写什么呢。那么就别急着写，让我们先想。想什么？首先，请问你自己十个问题，如果这十个问题都已经想清楚了，那么就是出手的时候了。否则，我个人建议你先歇一歇。不然写了也白写。哪十个问题呢？问题一：你要解什么问题？问题二：为什么说你要解的问题很重要，有意义？问题三：这个问题中有什么挑战和难点？问题四：还有谁解过类似或相关的问题？问题五：他们是怎么做的？问题六：你的做法是怎么解决这些挑战的？问题七：你的方法有何与众不同之处？问题八：为什么说你的方法比别人的好？问题九：有何证据证明你的方法真的好？问题十：你的工作的结论和局限性是什么？看起来好像很罗嗦是吧。我们很快会讲到，任何一个问题回答不清楚都有可能让你的文章变成让人撕心裂肺的拒信。另一方面，你的文章从头到尾其实就是在回答这些问题。一般来讲，一篇文章分成如下几个常见的部分。标题（Title），摘要（Abstract），简介（Introduction），相关工作（Related Work），问题定义（Problem Formulation），问题求解 （Our Solution），实验（Experiments），讨论（Discussion），结论与下一步工作（Conclusion and Future Work），附录 （Appendix），其它（关键词-Keywords，文章类别-Category，索引- Reference）。
1. 刘勰的时序论文：探索时序数据分析的机会与挑战2. 刘勰的时序论文：深入探索时序数据挖掘的新方法3. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘在智能系统中的应用4. 刘勰的时序论文：基于时序数据的模式识别方法5. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的机器学习方法6. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的深度学习方法7. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的自然语言处理方法8. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的模式识别算法9. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的统计分析方法10. 刘勰的时序论文：基于时序数据的聚类分析方法
一定是挑灯批改作业，雨天送我们回家；写父母，总是冒着风雪背着我们去看医生；写朋友，总是最初要好，然后有了误解，最后又好起来了。亲爱的同学们，这是一个现代社会，别让80年代的流行统治我们21世纪的头脑，别人嚼过的馍馍已经索然无味，第一个吃螃蟹的人是伟大的，后来的效仿者常常落入“东施效颦”的嫌疑。
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统
3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究
4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现
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8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
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10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
梯度下降是非常常用的优化算法。作为机器学习的基础知识，这是一个必须要掌握的算法。借助本文，让我们来一起详细了解一下这个算法。
前言
本文的代码可以到我的Github上获取：
本文的算法示例通过Python语言实现，在实现中使用到了numpy和matplotlib。如果你不熟悉这两个工具，请自行在网上搜索教程。
关于优化
大多数学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变x以最小化或者最大化某个函数的任务。
我们通常以最小化指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化来实现。
我们把要最小化或最大化的函数成为目标函数（objective function）或准则（criterion）。
我们通常使用一个上标*表示最小化或最大化函数的x值，记做这样：
[x^* = arg; min; f(x)]
优化本身是一个非常大的话题。如果有兴趣，可以通过《数值优化》和《运筹学》的书籍进行学习。
模型与假设函数
所有的模型都是错误的，但其中有些是有用的。– George Edward Pelham Box
模型是我们对要分析的数据的一种假设，它是为解决某个具体问题从数据中学习到的，因此它是机器学习最核心的概念。
针对一个问题，通常有大量的模型可以选择。
本文不会深入讨论这方面的内容，关于各种模型请参阅机器学习的相关书籍。本文仅以最简单的线性模型为基础来讨论梯度下降算法。
这里我们先介绍一下在监督学习（supervised learning）中常见的三个符号：
您好，NS论文是一种研究文献，它的全称是“Network Science”，它专注于研究网络结构和网络功能，以及网络中的元素之间的关系。NS论文的研究方法包括网络分析、社会网络分析、复杂网络分析、网络模型构建和网络可视化等。NS论文的研究内容涉及社会网络、社会结构、社会关系、社会影响力、社会发展、社会变迁等。NS论文的研究结果可以为社会科学研究者提供有价值的指导，为社会发展提供有效的支持。
引文网络分析法是一种研究学术文献中论文引用关系的统计方法。它可以帮助研究人员了解某个学术领域内的研究热点，探究论文之间的关联关系，并分析论文的影响力。
一般来说，引文网络分析的具体步骤如下：
以下是一个使用VOSviewer进行引文网络分析的案例：
引文网络分析是一种研究学术文献之间的引文关系的方法。通过分析引文关系，可以了解一个学术领域内的研究热点、研究趋势、研究团队之间的关系等。
通常来说，引文网络分析法的步骤如下：
下面是一个用引文网络分析法研究学术文献之间的引文关系的例子。
假设我们想要研究机器学习领域内的研究热点、研究趋势和研究团队之间的关系。我们可以这样做：
希望这些信息能帮助你！
当你做好了一个研究工作, 准备发表出来与同仁们分享, 一个首要的任务是把你的工作变成一篇文章。问题来了，怎样写作一篇高质量的文章呢？我们以机器学习领域的应用型文章为例，探讨一下论文写作的问题。注意，任何好的文章都要以好的研究工作为基础，我们这里不谈你的研究工作质量如何，只讨论文章的写作问题。要把一个工作写清楚，当然要先把它想清楚，要不然你写什么呢。那么就别急着写，让我们先想。想什么？首先，请问你自己十个问题，如果这十个问题都已经想清楚了，那么就是出手的时候了。否则，我个人建议你先歇一歇。不然写了也白写。哪十个问题呢？问题一：你要解什么问题？问题二：为什么说你要解的问题很重要，有意义？问题三：这个问题中有什么挑战和难点？问题四：还有谁解过类似或相关的问题？问题五：他们是怎么做的？问题六：你的做法是怎么解决这些挑战的？问题七：你的方法有何与众不同之处？问题八：为什么说你的方法比别人的好？问题九：有何证据证明你的方法真的好？问题十：你的工作的结论和局限性是什么？看起来好像很罗嗦是吧。我们很快会讲到，任何一个问题回答不清楚都有可能让你的文章变成让人撕心裂肺的拒信。另一方面，你的文章从头到尾其实就是在回答这些问题。一般来讲，一篇文章分成如下几个常见的部分。标题（Title），摘要（Abstract），简介（Introduction），相关工作（Related Work），问题定义（Problem Formulation），问题求解 （Our Solution），实验（Experiments），讨论（Discussion），结论与下一步工作（Conclusion and Future Work），附录 （Appendix），其它（关键词-Keywords，文章类别-Category，索引- Reference）。