[深度学习] FT_View_SE_安装指南.pdf

说明： AB罗克韦尔自动化安装指南，工业控制，网络控制，自动化控制
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[深度学习] testlirs.py

说明： Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分
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[机器学习] dtr_white_background2.pdf

说明： use tree model generate pdf
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[深度学习] digits修改截图.tar.gz

说明： 这个是关于digits中解决Cant pickle : its not the same object as caffe.proto.caffe_pb2.NetParameter问题的解决方法，我将需要修该的地方截图了，附带了一个原网站（用火狐打开）。
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[机器学习] weka-3.6.4.jar

说明： 这是用eclipse生成 weka roc曲线所需jar包， 分享一下
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[机器学习] prefuse-2006.07.15.jar

说明： 这是用eclipse生成 weka roc曲线所需jar包， 分享一下
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[机器学习] figtree.jar

说明： 这是用eclipse生成 weka ROC曲线所需的一个jar包，分享一下
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[机器学习] jmathplot.jar

说明： 这是用eclipse里生成weka roc曲线所需的jar包，在这里分享一下
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[机器学习] softmax.zip

说明： 在数学，尤其是概率论和相关领域中，Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。 它能将一个含任意实数的K维向量 “压缩”到另一个K维实向量 中，使得每一个元素的范围都在 之间，并且所有元素的和为1。
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[机器学习] fun.zip代码+实验报告+推导过程

说明： 反向传播是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。
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[深度学习] 结果文件以及可视化程序.rar

说明： 本程序为个人搜集的数据并用迁移学习，3D卷积网络来对不同种类的视频进行分类，最后的准确率为0.57，因为数据集有限，所以这个准确率在理想范围内。
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[深度学习] Capsule.h5

说明： https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn_capsule.py所保存的模型
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