[机器学习] Adaptive, Personalized Diversity for Visual Discovery.pdf

说明： 推荐系统重排之提升多样性方法。次模函数方法，兼顾多样性和CTR。
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[机器学习] 样本划分选择.zip

说明： 机器学习校正集和验证集的划分方法，其中包括SPXY算法，KS算法，RS算法。
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[机器学习] chapter14_基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别.rar

说明： 针对葡萄酒的含量特征将葡萄酒分为四个种类，采用SVM算法对特征集进行训练，根据训练得到的优秀参数对分类模型进行分类。
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[深度学习] 基于深度神经网络的用户画像研究_周妹璇.caj

说明： 基于深度神经网络的用户画像研究_周妹璇.caj 讲述如何用深度神经网络来抽取出用户画像
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[深度学习] 基于fastText的问答系统用户意图识别与关键词抽取研究_代令令.caj

说明： 基于fastText的问答系统用户意图识别与关键词抽取研究_代令令.caj，讲述如何用fastText来实现问答系统和用户的意图识别
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[机器学习] DMA实验.docx

说明： DMA实验的讲解以及普遍问题分析，有助于对通信知识的理解
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[机器学习] 随机森林原理解释及其中各个参数的含义中文解释 (1).zip

说明： 一 、RF原理解释： 首先，从给定的训练集通过多次随机的可重复的采样得到多个 bootstrap 数据集。接着，对每个 bootstrap 数据集构造一棵决策树，构造是通过迭代的将数据点分到左右两个子集中实现的，这个分割过程是一个搜索分割函数的参数空间以寻求最大信息增量意义下最佳参数的过程。然后，在每个叶节点处通过统计训练集中达到此叶节点的分类标签的直方图经验的估计此叶节点上的类分布。这样的迭代训练过程一直执行到用户设定的最大树深度（随机森林提出者Breiman采用的是ntree=500）或者
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[机器学习] MNIST数据集.zip

说明： 由于使用fetch_mldata函数无法直接获取MNIST数据集，上传数据集为原MNIST数据集。
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[深度学习] xml_convert_rotate.py

说明： # 目标检测 图片翻转对应xml变换 # 找到原图中标记方框的四个边中点坐标， # 计算其旋转后的坐标位置， # 然后利用cv2.boundingRect函数找到四个新坐标的外接矩形 # 作为新的xml文件中的bndbox值写入。
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[深度学习] mnist数据集.zip

说明： 适用于python识别手写数字体的项目，很适合于深度学习的初学者入门适用。
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[深度学习] 神经机器翻译.pdf

说明： 神经机器翻译 attention 宗成庆 本课程为中国科学院研究生院专业基础课
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[机器学习] 统计机器翻译.pdf

说明： 中国科学院研究生院专业基础课 宗成庆 统计机器翻译
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