[机器学习] 少儿围棋入门教程(整理版).pdf

说明：知道棋盘的基础知识：是方的有横竖各 19 道线， 361 个点。认得星和天元。 知道胜负的基础知识：黑棋 185 子为胜，白棋 177 子为胜。 知道围棋术语六个：气，连，断，打吃，长，提。 记住：没有气的棋子一定要马上从棋盘上拿下来，注意克服不拿死子的习惯。
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[机器学习] breast-cancer-wisconsin.data

说明：逻辑回归（Logistic Regression），简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻辑回归可以更好的理解。
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[深度学习] A Functionally Separate Autoencoder 1.pdf

说明：classification model and generation model.Generate concrete information from label or concept.
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[深度学习] Multi-attribute Recognition,The key to universal neural network2.pdf

说明：Multi-attribute Recognition,universal neural network.
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[机器学习] np.where详解.ipynb

说明：关于np.where的一些思考和实验，主要是解答自己的一些困惑。因为我在网上看到的关于这个的解释讲解的太粗糙了。所以拿出来和大家共享一下。
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[机器学习] windows python-3.6.5-amd64

说明：Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： [2] Web 和 Internet开发 科学计算和统计 人工智能 桌面界面开发 软件开发 后端开发 网络爬虫
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[机器学习] python_ffmpeg-1.0.9-py3-none-any.whl

说明：可直接使用pip安装的whl文件，有关于ffmpeg的支撑，对于python使用需要用到ffmpeg设置图像等信息的可起到辅助作用!
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[机器学习] 安永：如何通过风险预测获取人工智能洞察？

说明：如何通过风险预测获取人工智能洞察? 成功创造出高效的人工智能可能是人类文明史上最重大的事件，也可能是最糟糕的事件。除非我们知道如何准备应对和避免潜在风险，否则人工智能就可能成为人类文明史上最糟糕的发明。它会带来威胁，如造就威力巨大的自动化武器，或被少数人利用，来*多数人。人工智能能给我们的经济造成严重的破坏。我是一个乐观主义者，我相信我们能够创造出造福世界的人工智能。我相信人工智能能够与人类和谐共处。我们只是需要警惕危险的存在并找出危险，在实践和管理方面尽可能做到最好，并事先做好充分准备，应对
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[深度学习] 腾讯会议如何保证语音质量？音频信号处理中有这些秘籍

说明：腾讯会议在去年年底推出，集结腾讯在AI、云计算、安全等方面的能力，全方位满足不同场景下的会议需求，在短短两个月内就突破千万日活大关。面对多样且复杂的场景，比如开会环境嘈杂、同一地点多设备接入、房间声学参数不理想等，腾讯会议如何通过对音频信号的处理持续保障高品质通话，提升沟通效率？本文是腾讯多媒体实验室音频技术专家李岳鹏在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。
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[机器学习] 多模态深度学习综述（18页pdf）.pdf

说明：多模态学习的普遍性和深度学习的热度赋予了多模态深度学习鲜活的生命力和发展潜力。旨在多模态深度学习的发展前期，总结当前的多模态深度学习，发现在不同的多模态组合和学习目标下，多模态深度学习实现过程中的共有问题，并对共有问题进行分类，叙述解决各类问题的方法。
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[机器学习] 机器学习库spark-sklearn.pptx

说明：详细的介绍了当前机器学习流行的库——scikit-learn,对于从事机器学习的小伙伴很有用，包含分类、回归、聚类等流行的方法的实现。
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[机器学习] Logistic回归-参数估计 + 图片识别.zip

说明：内附2段代码---MATLAB源码无调用 第1段代码：模拟生成Logistic分布，梯度迭代，参数估计，用于建立Logistic模型，验证算法有效性 第2段代码：图片识别 训练集-3500张人脸+3500张非人脸 测试集-500张人脸+500张非人脸 利用训练集，建立Logistic模型，参数估计 利用求解得到的模型，2分类，图片识别精度96.7%
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