[机器学习] MNIST_code.py（基于MNIST数据集的CNN手写数字分类）

说明：在莫烦老师代码的基础上，修改了原版本不能运行的地方，在重要部分加上了注释，下载即可运行，代码详细介绍见我的博客哦~
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[机器学习] 文本和文档可视化.pptx

说明：文本可视化涉及文本信息提取技术和可视表达两个方面。本章介绍了文本可视化领域常用的文本可视化基础知识和方法以及文本信息提取技术，并从文本内容、文本关系、多层面展示信息的角度阐述了文本可视化的研究内容和现有成果。需要注意的是，这三个层 面不是相互隔离的，而是相互连通的。 文本可视化不同于具有空间属性的科学可视化——文本信息没有空间位置等结构化信 息。因此，如何将没有空间结构属性的文本信息转换为用户乐于接受的二维或三维空间的可视表达结果是文本可视化面临的一个核心问题。在未来的文本可视化
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[机器学习] 基于强化学习的井字棋

说明：语言是用python，窗体基于tkinter，算法基于强化学习，采用最简单的qLearing 基本思想参考博客https://blog.csdn.net/JerryLife/article/details/81385766 注释编码是gbk，若编码乱码，注意更改编码格式
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[机器学习] Python的Numpy用法

说明：标准安装的 Python 中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对 象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有 3 个指针和三个整数对象。 对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和 CPU 计算时间。 虽然 Python 还提供了一个 array 模块，array 对象和列表不同，它直接保存数值，和 C 语言的一维数组比较类 似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
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[机器学习] HWDB1_data.rar（100个手写汉字图片集+标签）

说明：此数据集包含了100个汉字的图片见，每个汉字都标上了数字标签，具体的使用可参考博客中的代码（手写汉字的分类识别）
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[深度学习] On the Origin of Deep Learning.pdf

说明：This paper is a review of the evolutionary history of deep learning models. It covers from the genesis of neural networks when associationism modeling of the brain is studied, to the models that dominate the last decade of research in deep learning
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[机器学习] NMF_tutorial_ICME-2014.pdf

说明： NMF(Non-negative matrix factorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。**其中，V矩阵中每一列代表一个观测(observation)，每一行代表一个特征(feature)；W矩阵称为基矩阵，H矩阵称为系数矩阵或权重矩阵。这时用系数矩阵H代替原始矩阵，就可以实现对原始矩阵进行降维，得到数据特征的降维矩阵，从而减少存储空间。
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[深度学习] An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks.pdf

说明：Multi-task learning (MTL) has led to successes in many applications of machine learning, from natural language processing and speech recognition to computer vision and drug discovery. This article aims to give a general overview of MTL, particular
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[机器学习] Chinese_code.py（Pytorch实现CNN汉字的分类识别）

说明：Pytorch实现CNN汉字的分类识别，修改了原博客部分不能运行的地方，加上了部分注释，代码使用可参看博客
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[深度学习] DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION A SURVEY中文翻译.zip

说明：异常检测是一个重要的问题，已经在不同的研究领域和应用领域得到了很好的研究。本研究的目的有两个方面：一是对基于深度学习的异常检测方法进行了系统、全面的综述。此外，我们还回顾了这些方法在不同应用领域中的应用，并评估了它们的有效性。我们根据所采用的基本假设和方法，将最新的深度异常检测技术分为不同的类别。在每个类别中，我们概述了基本的异常检测技术及其变体，并提出了区分正常行为和异常行为的关键假设。此外，对于每一类，我们还介绍了这些技术的优点和局限性，并讨论了这些技术在实际应用领域中的计算复杂性。最后，我
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[机器学习] 非线性、参数自适应控制及simulink仿真

说明：非线性对象，参数未知，需对参数实时估计，设计非线性控制器，并在simulink上仿真。控制器公式设计及推导过程都包含其中。
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[机器学习] Fashion MNIST.rar

说明：fashion-mnist GitHub地址：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
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