[机器学习] python不使用框架编写神经网络实现手写数字识别

说明：不使用框架, 用python实现神经网络,识别mnist中的手写数字,使用Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术
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[机器学习] mnist_data.zip

说明：用于手写数字识别的训练数据（图片） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，再32位为图片宽度M，再32位为图片高度N，之后每N*M位都是图片的像素值
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[深度学习] python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字

说明：python不使用框架实现卷积神经网络识别手写数字, 在100个的测试集上准确率最高可达95%。内含数据集
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[深度学习] 不使用框架实现全连接神经网络进行手写数字识别(layer封装好)

说明：不使用框架实现全连接神经网络进行手写数字识别(layer封装好),可以很方便的改变网络的层数,改变网络的激活函数
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[深度学习] python学习路线.zip

说明：编程是个漫长的学习过程,尤其是学习路线必须清楚明白，我搜集整理对于初学者绝对会给其指明一个争取的方向
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[深度学习] keras2.0中文文档.rar

说明：keras2.0中文文档。 keras2.0中文文档官方，由浅入深介绍keras深度学习框架 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 无缝CPU和GPU切换
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[深度学习] TensorFlow 官方文档中文版

说明：TensorFlow 是 Google 研发的第二代人工智能学习系统，是 Google 为了帮助全球开发者们更加方便和高效地开发机器学习 (Machine Learning)和人工智能 (AI) 应用而开发的一整套开发平台和框架。被广泛应用于语音识别和图像识别等多项机器学习、深度学习领域。开发者可以使用 TensorFlow 轻松进行模型的构建和训练。 为了方便开发者和研究人员了解学习和使用 TensorFlow，我们准备了下列内容。并为大家提供了 TensorFlow 中文文档。
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[机器学习] 人工智能机器学习训练数据

说明：人工智能训练数据。自2015年开始，AI逐渐走上风口，而后随着AI的逐步落地，其应用的一个重要场景也凸显出来——智能客服。这是由诸多因素决定的：一方面是传统客服行业的人力投入大，管理困难，同时一线客服的可替代性强；另一方面则是目前的AI的作用也仅限于辅助人，或者替代人完成大量重复性的劳动，这两方面的情况就促成了AI在客服行业的广泛落地：智能客服机器人、智能质检和外呼系统等等。
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[机器学习] 中国信通院-数字健康技术疫情防控应用案例（第一期）-2020年2月.pdf

说明：数字健康技术疫情防控应用案例集（第一期），由中国信通院发布。其中详细说明了：战“疫”正在进行，白衣战士毫不松懈。各单位发挥多功能优势，协同，连续作战，为打赢疫情阻击战提供有力支撑！
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[深度学习] LSTM_V.zip

说明：使用2D卷积神经网络+LSTM实现视频动作分类，包括两类视频训练样本，每一类共100多个。使用pycharm即可导入运行，准确率并不高，可以自行修改优化
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[深度学习] 3.1 决策树(decision tree)算法_files.zip

说明：深度学习 决策树资料
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[深度学习] 3.2 决策树(decision tree)应用_files.zip

说明：深度学习资料
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