[机器学习] C++版DS证据理论

说明： C++版DS证据理论例子
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[机器学习] NN框架：Caffe，TensorFlow与PyTorch介绍和对比

说明： NN框架：Caffe，TensorFlow与PyTorch：Caffe介绍、TensorFlow介绍、PyTorch介绍和各种对比优缺点，其他框架
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[机器学习] NLP与聊天机器人实战

说明： NLP与聊天机器人实战：NLTK概述、文本处理流程、NLP经典三案例、深度学习加持、聊天机器人
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[机器学习] DNN与混合网络

说明： DNN与混合网络：深度学习应用、深度学习基础、神经网络
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[机器学习] CNN基本入门总结（归纳）下

说明： 介绍神经网络与卷积神经网络：图像识别与定位、思路1：视作回归、思路2：图像+识别与整合，物体识别边缘策略/选择性搜索=>R-CNN、R-CNN=>Fast R-CNN、Fast-CNN=>Faster R-CNN；图像分割
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[机器学习] CNN基本入门总结（归纳）

说明： 介绍神经网络与卷积神经网络：1.层级结构，2.数据处理，3.训练算法，4.优缺点、正则化与Dropout、典型结构与训练
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[深度学习] 神经网络推理处理 权重参数

说明： MNIST数据集，权重参数模型 神经网络推理处理 在MNIST中可以直接使用此模型 识别率93%
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[机器学习] Neural Network and Deep Learning

说明： 络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning) 中文pdf，带标签完整版，入门神经网络推荐书籍
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[深度学习] IRCNN用于图像超分辨率重建

说明： IRCNN用于图像超分辨率重建，深度学习的图像处理方法。
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[机器学习] FC算法解决futoshiki问题

说明： 使用FC算法解决futoshiki问题， 在该代码中，利用了结构体的形式，将比较大小的进行了简单化，以及利用copy的方法使得DSF时状态很容易回到原状态，并附加了学习的ppt，ppt中也有伪码，该代码的适用性比较高，在知道大概思路后，可以运用到其他题目，注意与GAC进行对比区分，区别就在对于符号两边没有被访问到的，fc是不需要对论域进行修改的
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[机器学习] LDA人脸识别MATLAB（含k近邻算法）--王子涛

说明： 现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。 　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))},其中任意样本xixi为n维向量，yi∈{0,1}yi∈{0,1}。我们定义Nj(j=0,1)Nj
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[机器学习] GAC算法解决futoshiki问题

说明： 使用GAC算法解决futoshiki问题， 在该代码中，利用了结构体的形式，将比较大小的进行了简单化，以及利用copy的方法使得DSF时状态很容易回到原状态，并附加了学习的ppt，ppt中也有伪码，该代码的适用性比较高，在知道大概思路后，可以运用到其他题目
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