[机器学习] 机器学习05--朴素贝叶斯

说明： 朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。
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[机器学习] 机器学习09--决策树02

说明： ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不不同取值建立子节点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为⽌止，最后得到一个决策树。
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[机器学习] 机器学习03--决策树01

说明： 决策树(decision tree)是⼀一种基本的分类与回归方法。流程图就是⼀一个决策树，长方形代表判断模块(decision block)，椭圆形成代表终⽌止模块 (terminating block)，表示已经得出结论，可以终止运行行。从判断模块引出的左右箭头称作为分支(branch)，它可以达到另一个判断模块或者终⽌止模块。
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[机器学习] 机器学习03--sklearn手写数字识别

说明： Scikit learn 也简称sklearn，是机器器学习领域的python模块，sklearn包含了了很多机器器学习的方式
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[机器学习] 机器学习02--K近邻算法

说明： k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏行行⽐比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k
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[深度学习] tensorflow-cifar

说明： tensorflow基础教程，训练简单的cifar数据集，此数据集包含150张图像，分为三类，每类50张图像。
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[深度学习] MICCAI 2018论文 Part3

说明： MICCAI 2018论文 Part3 要求资源分数必须为1，没有办法设置免费 没有资源分数的小伙伴可以在我博客里找我联系方式，加我qq我免费发你下载链接。
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[机器学习] 修改dns脚本

说明： 修改dns脚本，可直接在Windows操作系统下运行，亲测可用
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[深度学习] MICCAI 2018论文 Part4

说明： MICCAI 2018论文 Part4 要求资源分数必须为1，没有办法设置免费 没有资源分数的小伙伴可以在我博客里找我联系方式，加我qq我免费发你下载链接。
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[机器学习] 贝叶斯算法实例-文本分析

说明： 贝叶斯算法实例——文本分析，具体代码可详见‘[学习笔记]机器学习——算法及模型（五）：贝叶斯算法’
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[深度学习] vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

说明： vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 不太好下 公开出来
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[机器学习] Python人脸相似度对比

说明： Python直接使用模型，实现一个简易版的人脸对比，非常有趣！
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