[机器学习] 多项式拟合正弦函数

说明： 实验要求： 1. 生成数据，加入噪声； 2. 用高阶多项式函数拟合曲线； 3. 用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项） 4. 优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）； 5. 用你得到的实验数据，解释过拟合。 6. 用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 7. 语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工
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[机器学习] 机器学习-最小二乘法多项式拟合

说明： 掌握最小二乘法求解（无惩罚项lamda的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)
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[深度学习] Concepts and Representations in Vision and Cognition

说明： Concepts and Representations in Vision and Cognition
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[深度学习] 《Deep Learning with PyTorch》高清原版

说明： 2018年新书，作者Vishnu Subramanian，简介：A practical approach to building neural network models using PyTorch
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[深度学习] 卡尔曼滤波算法

说明： 最小二乘法线性拟合,数值计算方法中的一种经典算法 (Least_squares algorithm linear fitting curves,A kind of classic algorithm of the number calculation )
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[深度学习] 神经网络的应用

说明： 本文件简单介绍了基于神经网络的应用，包含了具体的程序
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[机器学习] 与机器人共舞

说明： 随着机器人的发展，未来的科技社会将会向何处去，又会对人类的生活造成什么样的影响，本书会给你答案
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[机器学习] UNIT产品使用手册_v2.0.1

说明： 百度UNIT产品的使用手册，详细描述了如何利用ｕｎｉｔ来实现语义理解，非常棒的书
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[机器学习] MATLAB神经网络43个案例分析

说明： 本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP/RBF/SOM/Hopfield/LVQ/GRNN等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
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[机器学习] AWEToolbox

说明： AWE Toolbox is intended for automatic evaluation of feature extractor methods on image datasets. AWE Dataset is already included, as well as some extraction methods. You can use (and modify, but leave headers in the code) the toolbox and the dataset
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[深度学习] 3D打印模型

说明： 3D打印模型，摩托车笔筒，可以直接导入3D打印机打印，
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[深度学习] AN OPTIMALITY CRITERION METHOD FOR STRUCTURAL OPTIMIZATION PROBLEMS

说明： 实用化准则法来进行结构优化，具体详细的描述了优化的过程以及细节
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