[机器学习] PHM2008 挑战赛数据集

说明： 第一届预测与健康管理国际会议（PHM08）上举行的数据挑战竞赛的数据，是关于发动机组的寿命数据，分为训练集合测试集，有详细的数据说明，可用于机器学习中案例验证。
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[机器学习] 意大利葡萄酒数据集

说明： 这是关于意大利一个地区的葡萄酒数据[1]，该数据是对该地区的三种不同培育品种的葡萄所酿造的酒的13种要素的化学分析结果，一共有178个观测值。我们希望用这些数据来建立一个模型，利用这些要素的特性来判断是那个品种的葡萄所酿造的酒。因变量是Class (品种)，有1、2、3个哑元取值，而13个自变量为：Alcohol (酒精)、 Malic.acid (苹果酸)、Ash (灰分)、Alcalinity of ash (灰的碱性)、Magnesium (镁)、 Total phenols (苯酚总量
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[机器学习] 卡尔曼滤波器解析

说明： Poor Man's Explanation of Kalman Filtering: Or How I Stopped Worrying and Learned to Love Matrix Inversion的Paper版本。
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[深度学习] 阿里天池FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享

说明： 阿里天池FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享
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[深度学习] Caffe官方教程中译本

说明： Caffe是一个深度学习框架，本文档是关于Caffe的官方教程中译本，由CaffeCN社区翻译和制作。该教程讲述了Caffe的设计哲学、架构和使用方法。这是一份关于Caffe的实践指引与介绍，但是文中并不包含关于深度学习的前沿、进展和历史等方面的内容。可以作为深度学习和人工智能相关人员入门算法实现的工具书。
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[机器学习] 决策树和随机森林

说明： 决策树和随机森林是机器学习中两种及其重要的算法，应当好好学习一下
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[机器学习] Pattern Recognition and Machine Learning

说明： Pattern Recognition and Machine Learning英文原版，有助于大家学习技术的同时提升英语阅读能力
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[机器学习] OpenCV3.4.1(MSVC2015 x64)+cuda9.1+contribute3.4.1

说明： OpenCV3.4.1(MSVC2015 x64)+cuda9.1+contribute3.4.1，亲测可用
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[机器学习] T.Cover P.Hart Nearest Neighbor Pattern Classification

说明： T.Cover和P.Hart在1967年在NN基础上提出的KNN算法：Nearest Neighbor Pattern Classification
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[深度学习] 吴恩达UFLDL教程

说明： 吴恩达的深度学习的入门资料，内容详实易懂，简单易学。
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[机器学习] python sklearn决策树

说明： 内含原始数据集，测试集和实验要求，运用sklearn简单实现决策树，用于学习python，sklearn基础，能够生成决策树pdf以供入门者参考
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[深度学习] 用MATLAB实现基于进化策略求解问题源代码’

说明： clear format long u=15; %个体数 %a=1.4; %a=1.6 %a=1.8; %a=2.0; %a=2.5; %a=3.0; %a=3.5; %a=4.0; %a=4.5; a=5.0; lemda=7.*u;% 扩充的个体数 x=rand(u,1); y=((exp(a.*x)-exp((-a).*x))./(exp(a.*x)+exp((-a).*x)))-x;%计算函数值 shizhi=1./(1+y.^2);%计算适应度值 f=zeros(u,1);%初始群体
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