[深度学习] shap分析mnist实验复现1.rar

说明：在A Unified Approach to Interpreting ModelPredictions论文中的第三个分析模型评估标准：SHAP分析Mnist数据集遮掩实验复现代码
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[深度学习] 树莓派4B构建pytorch1.6

说明：树莓派4B构建pytorch1.6（免编译）pytorch 1.6.0 torchvision 0.7.0 .whl文件
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[深度学习] ORL人脸数据集（.pgm格式）

说明：ORL人脸数据集共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
<qq_42780025> 在 上传 | 大小：3145728

[机器学习] 朴素贝叶斯西瓜数据集

说明：朴素贝叶斯相关西瓜数据集，用于自然语言处理>01.朴素贝叶斯介绍 中的案例数据，该数据集仅作参考使用
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[深度学习] 深度学习理论和实践资料

说明：资料中包含TensorFlow学习笔记、代码示例，keras的使用示例，神经网络的训练方法，另外还有一些深度学习的理论学习资料，示例源代码。
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[机器学习] python 图像金字塔 模版匹配

说明：代码粗糙，不一定适用于所有的图片，别的图片需要自己改动部分代码，这个资源主要是为了给大家提供用python如何写基于图像金字塔的模板匹配思路的。
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[机器学习] 机器学习相关学习与实践资料

说明：资料内容包括整理的相关机器学习理论资料和实践案例，以及示例代码，还包括数据挖掘和模式识别的相关资料，另外是一些机器学习的笔记资料。
<shaolun1992> 在 上传 | 大小：364904448

[机器学习] LinearAlgebraDoneRight

说明：This text for a second course in linear algebra, aimed at math majors and graduates, adopts a novel approach by banishing determinants to the end of the book and focusing on understanding the structure of linear operators on vector spaces. The author
<Shall_we_talk> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] Convex_Optimization_Stanford_课件全_.pdf

说明：理论部分由4章构成，不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用。应用部分由3章构成，分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用。算法部分也由3章构成，依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。
<u010021014> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] Boyd-admm_code _paper.zip

说明：资源中包括《凸优化》作者Stephen Boyd关于交替向量乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）的综述论文（《Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers》）、课件及全部MATLAB代码。
<u010021014> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] 中国人工智能创新应用白皮书_中国人工智能学会_罗兰贝格_1124

说明：2017年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。
<qq_36079986> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] 课件-计算机视觉中数学方法-吴福朝.zip

说明：资源中是《计算机视觉中的数学方法》对应的课件。本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。
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