[深度学习] 模拟退火算法与公交调度

说明： 根据实际应用中布谷鸟算法体现出的局部搜索能力差的问题，本文采用算法结合的方式把模拟退火算法结合其 中，同时动态更改发现概率以及搜索步长，使之变成自适应混合布谷鸟算法。利用标准测试函数进行检验，发现此结合算 法能够很好地提高算法运算质量，收敛速度较快。通过实际应用，将该算法引入到公交调度系统当中，效果较好，这为公交 系统优化研究提供了一个新颖的方法。
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[机器学习] CRF++-0.58源码

说明： CRF++ 源码，还有template模板，方便定向的训练实体。
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[机器学习] 多目标优化算法(二)MOEAD（python版）

说明： 本资源为MOEAD的python代码，实验问题为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2，实验结果和文档见上一次的资源。
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[机器学习] python机器学习k邻近算法的实现

说明： python机器学习关于K邻近算法的实现
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[机器学习] Peter_Flach_Machine_Learning._The_Art_and_Science

说明： peter 教授的 machine learning the art and science 电子版。
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[深度学习] mnist手写识别数据npz

说明： 里面是mnist.npz不压缩不让上传，适用于keras的例子mnist手写识别
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[深度学习] RBF 网络非线性函数回归的实现

说明： 对RBF网络采用不同的工具箱，进行训练。比较不同方法的区别。
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[深度学习] SIFT算法特征提取的python实现

说明： 使用python3对SIFT算法进行特征点提取的简单实现，亲测可用。
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[深度学习] 使用tensorflows详细过程总结

说明： 初学者第一次使用tensorflow的源码，由于系统环境不同，会遇到各种各样的问题，一时无法解决，现把安装过程，配置，编译方式，遇到问题的解决方法总结出来，另外还包含Tensorboard分析pb文件的方法，利用visualize.py 查看.tflite文件的tensor图，tensorflow convert to tensorflow lite的参数格式。通过这篇文档，初学tensorflow者可节省大量时间。
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[深度学习] 头脑风暴优化算法

说明： 头脑风暴优化算法（Brain Storm Optimization Algorithm,简称 BSO 算法）作为一种新型的智能优化计算方法，在解决经典优化算法难以求解的大规模高维多峰函数问题是显示出其优势。
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[机器学习] 遗传算法GA工具箱，已修改为后缀为.m文件，可直接使用

说明： 遗传算法GA工具箱，不需更改，可直接使用，已亲自试验过。
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[机器学习] Python自己实现线性回归算法

说明： 可详细参考博主文章《【机器学习+sklearn框架】（一） 线性模型之Linear Regression》的公式推导，结合代码进行学习。
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