[机器学习] KPCA_PCA_LDA

说明： 主成分分析以及核主成分分析对数据的处理结果，在人造数据上可视化PCA和LDA特征提取的区别。
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[机器学习] 增量SVM在Banana数据集上的可视化

说明： 增量SVM在公共数据集Banana上的实现，并可视化二分类结果。
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[机器学习] SVM with mosek for banana

说明： 利用Mosek优化工具实现SVM二分类性能，并在公共数据集Banana上实现，直观显示分类结果
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[机器学习] 利用遗传算法解决电力系统最优潮流问题。

说明： 利用遗传算法解决电力系统最优潮流问题。程序opf1为最优潮流的模型建立部分，gaopf是主函数，求解最小燃料费用。
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[机器学习] 粒子群计算值最优潮流

说明： 自己编写的粒子群算法，用于计算电力系统的最优潮流，实力验证。
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[机器学习] 吴恩达的神经网络课后习题配套资源

说明： 吴恩达深度学习系列课程的第二周、第三周、第四周编程练习Logistic Regression with a Neural Network mindset中用到的所有资源文件
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[深度学习] 基于神经网络的译文质量评估

说明： !"#$%&'()*+,-./01234567$89:1!"#$*;?A$ $B%&'(>?<'!"$B1%&CDEFGH$B&IJKLMNOP;!"$B%&'(Q RSTU4VW,-XYZ[\]^_`a$bcdefghijk&lmn;?1o_$SpqrD stXu0vwBxyz{|}~€Y|}STMNk&QR;$b‚ƒ8„m…†‡ˆ,-|} QR‰Š‹ŒS$B%&*;'(8EF?o_:(2\˜™ š9:1 X4Y+ ?~›hœ,-|}MNk&QRST;>?$žŸ qS
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[机器学习] 深度学习笔记

说明： 像在matlab中的使⽤⼀样， python可以使⽤libsvm，但是python提供了在libsvm基础上封装过的， 并且更加易于使⽤，并且功能更加强⼤的API， sklearn.svm。其中使⽤最常⽤的是svm.SVC和 svm.SVR（当然也可以在sklearn.svm.libsvm中调⽤libsvm，以下是SVC和SVR的介绍
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[深度学习] cifar-10数据集

说明： cifar数据集，适合python开发，亲测，
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[深度学习] 深度学习文档

说明： 深度学习在图像识别上的应用 掌握深度学习算法 掌握TensorFlow框架以及图像识别应用案例
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[深度学习] 全卷积层FCN的提出，以及在语义分割的应用

说明： 全卷积层FCN的提出，以及在语义分割的应用。作者有强大的调参技巧，网络有很多看起来简单，但实际上十分难以得出的结论
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[深度学习] deepspeech论文

说明： deepspeech的论文。作者有强大的调参技巧，硬生生地将一个这么简单地网络调教地这么好。
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