[机器学习] Wine数据集

说明： UCI标准数据集中的Wine数据集，可以用来数据分析或机器学习
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[深度学习] 多目标粒子群优化算法MATLAB

说明： Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) is proposed by Coello Coello et al., in 2004. It is a multi-objective version of PSO which incorporates the Pareto Envelope and grid making technique, similar to Pareto Envelope-based Selection Alg
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[机器学习] 自制遥控机器人可避障可遥控

说明： 话不多说，自己下载研究。用的stc89c52rc，引脚自己打开程序里面看。串口输出蓝牙手机遥控控制，可自主避障捡东西。
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[深度学习] cython_bbox.so

说明： Faster-RCNN在linux tensorflow python3.5下运行时需要的make生成文件。
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[深度学习] cython_bbox.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so

说明： Faster-RCNN在linux tensorflow python3.5下运行时需要的make生成文件
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[深度学习] cython_bbox.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so

说明： Faster-RCNN在linux tensorflow python3.6下运行时需要的make生成文件
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[机器学习] 目标跟踪CSK算法python实现

说明： 目标跟踪CSK算法python实现，附带中文注释和两个视频数据，可直接运行。
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[深度学习] 基于Tensorflow的小波神经网络实验代码

说明： 基于Tensorflow的小波神经网络实验，给出实验用的测试以及训练的数据集，实验在Pycharm中已经进行了论证。
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[深度学习] libboost.zip

说明： caffe中缺少的libboost库文件，libboost_date_time-vc140-mt-1_61.lib，libboost_filesystem-vc140-mt-1_61.lib
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[机器学习] 模式识别读书报告

说明： 以错误反向传播为训练模式的前馈神经网络是非参回归估计的例子。作者提出了一个指导性的非参估计及其与神经网络之间的联系，并且通过统计学，就是概率的角度强调了神经模型的优势和劣势。并用人造数据和手写数字两个实验介绍了主要的思想。作为结论，不讨论并行的硬件和其他的应用问题，我们提示现阶段的反馈神经网络对复杂问题的机器感知和机器学习非常不足。并且作者提出神经模型的主要挑战是表示，就是特征的提取，而不是学习，这个观点通过手写数字这个实验来支持。
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[机器学习] 来自Kaggle的Give Me Some Credit数据

说明： 数据来自Kaggle的Give Me Some Credit，有15万条的样本数据，下图可以看到这份数据的大致情况。 数据属于个人消费类贷款，只考虑信用评分最终实施时能够使用到的数据应从如下一些方面获取数据： – 基本属性：包括了借款人当时的年龄。 – 偿债能力：包括了借款人的月收入、负债比率。 – 信用往来：两年内35-59天逾期次数、两年内60-89天逾期次数、两年内90 天或高于90天逾期的次数。 – 财产状况：包括了开放式信贷和贷款数量、不动产贷款或额度数量。 – 贷款属性：暂无。 –
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[机器学习] 回归_聚类联合框架下的手写文本行提取_朱健菲

说明： 回归_聚类联合框架下的手写文本行提取_朱健菲，对于数字图像的智能识别有很好的帮助
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