[机器学习] arduino video 20

说明： arduino video 20,适合所有C语言的学习者深度学习单片机
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[机器学习] 26M模型人脸识别_LightenedCNN

说明： 26M模型人脸识别_LightenedCNN
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[机器学习] arduino video 11-14

说明： arduino video 3-6,适合所有C语言的学习者深度学习单片机
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[机器学习] arduino video 7-10

说明： arduino video 7-10,适合所有C语言的学习者深度学习单片机
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[机器学习] arduino video 3-6

说明： arduino video 3-6,适合所有C语言的学习者深度学习单片机
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[深度学习] MATLAB智能算法30个案例分析 源代码

说明： MATLAB智能算法30个案例分析 源代码
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[机器学习] Haar特征--2013.05.27

说明： Haar特征--2013.05.27
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[深度学习] caffe安装指南

说明： caffe安装指南 caffe安装指南 caffe安装指南 caffe安装指南
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[机器学习] 冈萨雷斯数字图像处理源代码

说明： 冈萨雷斯数字图像处理源代码
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[机器学习] deep learning in trading.pdf

说明： deep learning in trading pdf
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[深度学习] 图像处理与计算机视觉基础总结

说明： 从2002年到现在，接触图像快十年了。虽然没有做出什么很出色的工作，不过在这个领域摸爬滚打了十年之后，发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章，尤其是经典的文章，到现在我的电脑里面已经有了几十G的文章。写这个文档的想法源于我前一段时间整理文献时的一个突发奇想，既然有这个多文献，何不整理出其中的经典，抓住重点来阅读，同时也可以共享给大家。于是当时即兴写了一个《图像处理与计算机视觉中的经典论文》。现在来
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[机器学习] 机器学习基础问答

说明： 1.机器学习分类 机器学习主要可以分为监督学习和无监督学习 监督学习中包括分类（如决策树，SVM）和回归(线性回归，非线性回归)等 无监督学习中包括聚类，词嵌入等 2.有监督学习和无监督学习的区别 有监督学习的数据本身包含标签，无监督学习则无标签，需要依靠数据中潜在的结构。3.模型 监督学习中，模型就是数据集X到Y的映射f 如翻译中，X为中文句子，Y为英文句子。 样本：（x，y），数据集是样本构成的集合 模型能力：（1）拟合 （2）预测，泛化 机器学习是从数据中产生模型的过程 4.假设函数 用
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