[机器学习] 随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)

说明： 随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)具体使用参考我的文章https://blog.csdn.net/ylrqvt/article/details/88379281
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[深度学习] keras学习数据集

说明： keras自带的数据集，因网络问题不方便下载。这个压缩包包括了boston_housing.npz/imdb.npz/reuters.npz/mnist.npz，方便大家学keras
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[深度学习] keras学习数据集boston_housing.npz

说明： 波士顿房屋价格回归数据集。该数据集取自卡内基梅隆大学维护的StatLib库。20世纪70年代后期，样本在波士顿郊区的不同位置包含13个房屋属性。
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[机器学习] 40种雕刻机图纸1

说明： 40种雕刻机图纸1 如果有人要的话，我再把2传上来。
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[机器学习] Bundle Adjustment Method using Sparse BFGS Solution

说明： This letter introduces an efficient bundle adjustment (BA) method based on the sparse Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (sparse BFGS, sBFGS) solution, which efficiently estimates camera poses and 3-D points. The Levenberg-Marquardt (LM) solution, whi
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[机器学习] 自然语言理解中的几个根本问题_宁春岩_1985

说明： 自然语 言理解 中的最高 问题是知识 的形 式化或 表 达 问题。 这 里 说 抢知 识 指 为是 人所 感知 或 认 知 的一切。 设 人所感 知或 认 知的 一 切为, 知 识 午形式一化或表 达 问题就 是关 于 的 形式化 或表 达 问题。 人 类 语言本 来 就 是 “ 自然 的” 表 达知识的一种 形 式化 系 统, 或 者说是 人 的知识 表 达形式 系统。 但 是, 人所 感 知 的一 切厂 并不 都 能在自然 语 言 中得到全 部表达 其 中一 部分 甚至 是很 大一 部 分
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[机器学习] 自然语言理解的语言学假设_衰毓林_1991

说明： 本文 首先指 出理 解语 言涉及 词类、 语 序、层次、 语 法 关 系和语义 关系等因素, 井从墓本单元 运 算关系和优先级 三 个方面 比较 自然语 言和形 式语 言的差别, 反 映计算机理解 然语 言 的困难之 所在。 然后, 文 章分析语言理 解和下 棋游戏在运用规则和策略 上 的 相 似性 揭示 理 解语 句意 义 所调 用 的两 类规则及其特点 证 明语 用推理具有非单调性的逻辑特征 提 出采用非单调逻辑来为计算机 理解会话含义提供一 种形式化的机制。 最后, 文 章讨论常识 在语
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[机器学习] 中文信息处理技术概述 - 张华平-2016

说明： 真正意义上的中文信息处理迄今已经有20余年的历史了，随着计算机的普及和Internet的蓬勃发展，中文信息处理技术实实在在的改变了人们的生活。本文根 据目前所能收集的文献资料，集中整理了中文信息处理技术发展的简史，并从自身专业的角度，针对重大的研究工作做了粗浅的评述，旨在提供一个中文信息处理技 术发展的脉络，达到“以史为鉴”或者“温故而知新”的效果。
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[机器学习] matlab 人脸识别

说明： matlab人脸识别代码，三个函数，说明了相关命令调用，可以应用在自己的程序上
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[深度学习] 基于深度学习的隐写分析研究.pdf

说明： 本文以数字图像为研究对象,对基于深度学习的隐写分析特征学习和分类进行了研究,论文的主要研究成果包括:(1)提出一种基于深度学习与差异增强的隐写分析模型。
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[机器学习] 机器学习实验报告，验证码识别，代码+PPT报告+实验报告

说明： 机器学习实验报告，验证码识别，代码+PPT报告+实验报告，Python
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[深度学习] 与长短期记忆网络和高级综合相关的可重构计算过程

说明： Abstract—Long short-term memory(LSTM)is a periodic neural network that is suitable for predicting and processing time series intervals and relatively long-delayed important events. In this paper, there are five Lab about the basic principles of LSTM
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