[深度学习] cifar100的图片

说明：这个是我从官方下载cifar100的源文件，然后通过可视化代码从二进制文件中提取出来的图片，供大家学习参考。
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[机器学习] 基于深度学习的时间序列特征标识

说明：这是一本基于神经网络深度学习的资料，用来研究时间序列情况下的特征提取，适合有专业背景的人学习。
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[机器学习] 基于BP神经网络的时间序列预测

说明：这是一篇国内的硕士论文，用来预测时间序列的，属于比较基础的资料，适合初学者。
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[机器学习] 天池工业ai初赛数据集

说明：2017年12月天池工业ai比赛的初赛数据集，一共包括训练集、测试集A、测试集B
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[深度学习] 商汤冠军代码

说明：商汤科技开源DAVIS2017视频目标分割冠军代码 商汤科技 图像分割
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[机器学习] Personal Finance with Python

说明：处理数据，从头开始在代码中构建财务公式，并在日常生活中评估和思考资金。这本书是关于Python和个人理财的，以及如何有效地将两者结合在一起。 在使用Python的Personal Finance中，您将通过创建利润计算器，货币转换器，摊销计划，预算，投资组合再平衡器和购买预测器来学习Python和财务。许多示例使用pandas，Python中的主要数据操作工具。每一章都是实践性的，自成一体的，并以有趣和有趣的例子为动力。 虽然本书假定您对编程和Python语言的熟悉程度很低，但如果您没有，请不要
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[机器学习] 【2018】易观：2018年中国人工智能应用市场专题分析

说明：【2018】易观：2018年中国人工智能应用市场专题分析
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[机器学习] 银行贷款利润最大化数据分析

说明：银行贷款利润最大化数据分析挖掘文档，人工智能机器学习初级阶段
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[机器学习] Handbook of Statistics Vol 21

说明：Handbook of Statistics Vol 21 - Stochastic Processes - Modeling and Simulation (Elsevier, 2003)
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[机器学习] Applied Analytics through Case Studies Using SAS and R

说明：通过使用SAS和R分析语言实现预测模型和机器学习技术，检查业务问题并使用实用的分析方法来解决它们。 本书非常适合那些精通编写代码并对统计学有基本了解的人，但在实现预测模型和机器学习技术以分析现实世界数据方面经验有限。解决工业业务问题最具挑战性的部分是构建和部署高级预测模型和机器学习算法的实践和实践知识。
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[深度学习] Applied Deep Learning

说明：使用深度学习中的高级主题，例如优化算法，超参数调整，丢失和错误分析，以及解决训练深度神经网络时遇到的典型问题的策略。您将首先研究激活函数，主要是使用单个神经元（ReLu，Sigmoid和Swish），了解如何使用TensorFlow执行线性和逻辑回归，并选择正确的成本函数。 下一节将讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络架构，并探讨权重随机初始化的问题。整章专门介绍神经网络误差分析的完整概述，给出了解决来自不同分布的方差，偏差，过度拟合和数据集的问题的示例。 Applied Deep Lear
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[机器学习] 视觉校准时正确建立工具坐标

说明：相机校准前需要正确做出工具坐标，通过正确的工具坐标进行校准，才能得到准确的相机坐标系和机器人坐标系的转换关系
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