[机器学习] 聚类算法总结和实践

说明： 聚类算法总结和实践：K-means、层次聚类、GMM、EM算法
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[机器学习] 机器学习总结

说明： 机器学习总结全：回归（线性回归、Logistic回归）、决策树与随机森林、SVM、最大熵和EM算法等
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[机器学习] 高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战

说明： 高级工具库xgboost/LightGBM与建模实战：xgboost应用和实践，LightGBM
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[机器学习] 多算法组合与模型最优

说明： 多算法组合与模型最优：模型状态分析、线性模型的权重分析、Bad-case分析、模型融合
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[深度学习] 对抗生成网络GAN

说明： 对抗生成网络GAN：GAN、DCGAN、Pic2Pix、cycleGAN、starGAN、Text2Img
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[机器学习] 从词向量到NLP分类问题

说明： 从词向量到NLP分类问题：自动摘要、指代消解、机器翻译、词性标注、分词、主题识别、文本分类
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[深度学习] YOLOV2代码

说明： 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见这里）是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。对于这样的情况，就需要目标检测模型，目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。 --------------------- 作者：xiaohu2022 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/
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[机器学习] 车牌识别系统

说明： 该代码可以用于新手去学习车牌识别，内容比较详细，易于理解
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[机器学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow

说明： 本书是Aurélien Géron 2017年推出的新书，流行于各大深度学习网站，本书无码高清扫描，附带完整标签，文字代码示例均可复制编辑，并可长期归档PDF/A，堪称完美，非常适合想学习Tensorflow和SL库的朋友！强烈推荐！
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[机器学习] face alignment using opencv+LBF

说明： 提供了一个人脸视频，训练好的人脸检测模型和人脸关键点检测模型，以及一个人脸关键点检测的工程
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[机器学习] OneNET云端数据传输

说明： 传输数据到OneNET云端，实现云端数据的传输与下载。运行环境：linux +QT
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[计算广告] 多目标智能优化算法及其应用

说明： 多目标智能优化算法及其应用，共8章，绪论、多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度、店里系统优化及其他
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