[机器学习] cs229课件笔记

说明： cs229课件笔记，很好的ML入门资料-CS229课程,Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义),很不错,分享给大家
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[机器学习] Logistic算法（随机梯度下降法）的Python代码和数据样本

说明： 资源中包含随机梯度下降逻辑回归算法的Python代码和测试数据，python的版本为3.6，您运行代码前，将测试文件路径修改为您本地的存储路径，使用pycharm平台运行即可。
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[机器学习] Numpy与Matlab互转文档

说明： 文档为python与matlab相关函数及操作互转对应文档，用于python向matlab或者matlab向python转换。
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[深度学习] 利用BP神经网络实现手写体数字识别

说明： 利用MATLAB实现的手写数字识别
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[机器学习] The-Elements-of-Statistical-Learning-Data-Mining-Inference-and-Prediction

说明： The-Elements-of-Statistical-Learning-Data-Mining-Inference-and-Prediction Second-Edition-Springer-Series-in-Statistics
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[机器学习] 计算机视觉中的多视图几何

说明： 带完美标签，补齐网上所有的书都缺失的那几页
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[深度学习] Face_Age_Gender(age_deploy.prototxt,res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel)

说明： CVPR2015_CNN_Age and Gender Classification using Convolutional Neural Networks,res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel,opencv_face_detector_uint8.pb,opencv_face_detector.pbtxt,gender_net.caffemodel,age_net.caffemodel
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[深度学习] 使⽤ MXNet/Gluon 来动⼿学深度学习

说明： 这是⼀个深度学习的教学项⽬。我们将使⽤ Apache MXNet (incubating) 的最新 gluon 接口来 演⽰如何从 0 开始实现深度学习的各个算法。我们的将利⽤ Jupyter notebook 能将⽂档，代码， 公式和图形统⼀在⼀起的优势，提供⼀个交互式的学习体验。这个项⽬可以作为⼀本书，上课⽤的 材料，现场演⽰的案例，和⼀个可以尽情拷⻉的代码库。据我们所知，⽬前并没有哪个项⽬能既覆 盖全⾯深度学习，⼜提供交互式的可执⾏代码。我们将尝试弥补这个空⽩。
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[深度学习] caffe Makefile.config

说明： caffe-ssd 的Makefile.config文件。 编译步骤： 直接在根目录下： 1、make all -j40. 2、make pycaffe -j40
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[VR] Virtual_Reality 中文版 作者Steven M.LaValle

说明： 大学 人机交互 老师推荐的课本，是德国人写的，内容很基础，但很精细，是虚拟现实与人机交互 入门的好书，一些基本的概念都能在这个书里得到解答。
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[深度学习] PyTorch 代码自动补全工具

说明： 安装完PyTorch后，运行程序输出正常，但是发现PyCharm有的函数却不会自动补全。如何解决？ 方法就是写一个.pyi文件。这个文件里把你的函数、类的输入输出等定义好，PyCharm会自动识别。而在Python运行时又会直接忽略这个文件。因此我们就可以在完全不影响PyTorch本身的情况下为其增加类型提示。
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[机器学习] opencv3.4.1的opencv_traincascade.exe 和 opencv_createsamples.exe

说明： 这是我用cmake 和 visual studio 2013编译出来的，可用。如果想知道怎么编译出来的，请查看我的文章
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