[机器学习] 决策树ID3实现-python.txt

说明：只用到了numpy库，自己编写的函数，计算交叉熵、信息增益、递归创建决策树、解码分类 # 第1步: 针对每个特征，计算信息增益 # 第2步: 选取最大增益的特征，分裂决策树，递归调用 # 第3步: 解码决策树，进行分类
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[机器学习] IOS风AI人工智能PPT模板2.zip

说明：AI人工智能模板
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[深度学习] fashion-mnist.rar

说明：方便各位下载，github下载的fashion-mnist数据集，亲测可用，fashion-mnist.rar
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[机器学习] PSO（粒子群）优化BP算法的温度预测.zip

说明：本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化，加入PSO算法，结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。
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[机器学习] 逻辑回归代码实现.py

说明：逻辑回归代码实现
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[深度学习] cifar-100-python.zip

说明：cifar-100-python cifar-100-python cifar-100-python 免费下载
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[深度学习] An Asian Face Dataset and How Race Influences Face Recognition_V2_edit.pdf

说明：An Asian Face Dataset and How Race Influences Face Recognition.Deep Learning Facial Recognition Scheme May Give Better face recognition performance now, but this circuit requires a lot number of face data marked. Material Descr iption
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[机器学习] XU-THESIS-2018.pdf

说明：一种改进初始化的单目视觉惯性状态估计器，通过将单目摄像机与IMU进行适当的融合，该系统能够提供车辆的位置和方向，并恢复刻度。由于直接距离测量的不足，单目视觉导航系统面临的一个挑战是估计器初始化。基于香港科技大学在单目VIN上的工作，引入棋盘格模式来改进原始初始化过程。
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[机器学习] 机器学习——单变量线性回归.pdf

说明：本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、假设函数 2、代价函数 3、梯度下降法 4、如何选择学习率 5、关于线性回归的梯度下降
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[机器学习] 机器学习——多变量线性回归.pdf

说明：本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、多元梯度下降法 2、特征与多项式回归 3、正规方程 4、正规方程在矩阵不可逆的情况下的解法 5、编程技巧
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[机器学习] VINS-Mono.pdf

说明：一种鲁棒通用的单目视觉惯性状态估计器 ， 我们首先从相机传感器提供的图像中提取特征，然后使用光流算法完成预处理。同时，在两个连续帧之间进行IMU预积分。在对所需的一切进行预处理之后，我们执行鲁棒估计初始化。
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[机器学习] 机器学习——Logistic回归.pdf

说明：本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、分类 2、假设陈述 3、决策界限 4、代价函数 5、简化代价函数 6、多元分类
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