人工智能下载列表第1684页

[深度学习] 深度学习图像数据自动标注工具(.csv)

说明： Tensorflow和Caffe等深度学习中，监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作，本工具在图片预览时即可自动标注物体对象，当发现标注不对时也可以手动干预纠正，生成的标注文件为.csv格式。替换snapshots下的预训练模型为自己的预训练模型能有效提高标注精度和扩展支持的物体对象。
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说明： logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。
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[深度学习] Neural networks and deep learning.pdf

说明：这是深度学习的一本入门书籍（英文版），书中理论与实践有机结合，易于上手。
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[深度学习] Natural Language Processing with PyTorch 中文版

说明： Natural Language Processing with PyTorch 中文版 Natural Language Processing with PyTorch 中文版
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[机器学习] 阿里技术-推荐系统归纳.pdf

说明：取自*技术公众号，推荐系统算法总结，包含算法介绍及适用范围。
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[机器学习] 决策树.pdf

说明：它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
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[深度学习] Mask_RCNN_labelme 自制猫狗数据集

说明：这个数据集是自己使用labelme标注的猫狗数据集，几十张左右，意在学习maskrcnn网络结构，熟悉整个网络的运行过程。 Mask_RCNN整个使用过程做了详细介绍：https://blog.csdn.net/xjtdw/article/details/94445405
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[机器学习] 支持向量机：理论、算法与拓展

说明：高清版，支持向量机：理论、算法与拓展，人工智能nlp方向必读书籍，BAT算法工程师极力推荐！
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[机器学习] 朴素贝叶斯法.pdf

说明：朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际
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