[深度学习] 使用python实现mapreduce（wordcount）.doc

说明： Python实现MapReduce的WordCount（hadoop平台）在进行大数据处理时，JAVA程序用的较多，但是，想要把深度学习算法用到MapReduce中，Python是深度学习和数据挖掘处理数据较为容易的语言，所以基于以上考虑，本文介绍了使用python实现MapReduce中的WordCount实验
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[深度学习] png_to_tf_record.py

说明： 比如一张原图里有五个目标，标签是五张对应于五个类别的.png格式的二值图（每张.png图像内只有一个类别，且目标像素为1，背景像素为0；且每个.png图像以“原图名_类别名_原图名”方式命名，参考下图），那么我们可以用我写的代码直接将数据转换为训练所需的train.record和val.record
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[机器学习] 中文停用词表.txt

说明： 中文停用词， NLP分词参考，相对比较全的一版
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[机器学习] 2018人工智能行业创新情报白皮书.pdf

说明： 文档对人工智能行业在算法、行业应用等方面进行对比和分析，同时提供了人工智能领域创新情报，如竞争格局、专利布局、人才分布等。
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[机器学习] 基于机器学习算法的社交数据挖掘与用户偏好的建模_崔懿心.pdf

说明： 本文提出了用户时事偏好评估模型。首先利用文本挖掘技术 对微博数据进行预处理，再通过九种机器学习算法训练对比得到 一个最优的时事类文本分类模型。研究结果显示，线性支持分类机 为最优分类算法，基于分类结果的偏好评估模型可以结合传统学 生评价指标，得到一个更具创新性的用户评价体系用于高校的学 生评价工作中.
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[深度学习] 卷积神经网络代码层面剖析

说明： 一个简单的卷积神经网络，包括一个卷积层，ReLU层，池化层，全连接层。适合初学者一步一步的看，对卷积神经网络有一个深入的了解。
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[机器学习] 特征选择方法综述_王娟.pdf

说明： :本文总结并提出了较为完备的特征提取定义。根据特征子集形成过程将特征选择分为穷举式、启发式和随机 式三类; 根据特征评价标准将特征选择分为距离测度、信息测度、相关性测度、一致性测度和分类器错误率五类。通过分析 特征选择的影响因素,提出了选择特征、选择方法应该遵循的原则。
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[机器学习] 高维数据特征降维研究综述_胡洁.pdf

说明： 特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。
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[机器学习] 高维数据降维算法综述_景明利.pdf

说明： 分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法，重点阐述了一种新的数据降维方法 － 压缩感 知，在此基础上，分析了各种数据降维算法的优缺点，并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析．
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[机器学习] 最新高维多目标进化算法总结.docx

说明： 高维多目标进化算法最新综述，包括基于分解、指标Pareto，各种不同类型算法简介
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[机器学习] 机器学习算法源码及讲义.zip

说明： 七月在线-邹博 机器学习源码及讲义(SVM, XGBoost, em算法,LDA, HMM等等)
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[深度学习] Long-term Planning by Short-term Prediction

说明： Long-term Planning by Short-term Prediction
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