[深度学习] Reinforcement Learning: An Introduction

说明： In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most rec
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[机器学习] 统计学习方法-李航

说明： 统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
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[深度学习] 深度学习入门精选论文

说明： 从起源到细化分类，英文20篇左右，中文十篇，都是经典必看的
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[深度学习] 《Neural Network and Deep Learning》学习笔记1-深入理解神经网络与BP算法

说明： 《Neural Network and Deep Learning》学习笔记1-深入理解神经网络与BP算法
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[机器学习] 芯之联XR871智能语音SDK

说明： 芯之联XR871智能语音SDK 智能机器人原生SDK 儿童早教机SDK
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[机器学习] python官方tutorialPDF版_3.6.4

说明： python官方tutorial，pdf版本。python版本是3.6.4. 目的是方便学习者打印下来学习
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[深度学习] tensorflow_manual_cn

说明： tensorflow中文版文档，谷歌深度学习文档；tensorflow中文版文档，谷歌深度学习文档；
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[深度学习] Max_Match算法

说明： Max Match算法，对英文连续字符进行匹配使用，可筛选出连续英文字符中的英文单词。
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[机器学习] 视频前景目标提取

说明： GMM又叫混合高斯模型，在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。
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[机器学习] *2018人工智能算法岗笔试题

说明： 新鲜出炉的*笔试题，今年人工智能两个答题全部都是NLP
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[机器学习] 数学建模15个模型以及解算方法

说明： 全国数学建模比赛收集，用来学习用，长工大数学建模网的资源
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[机器学习] Mastering Python Networking PDF and Code

说明： 该压缩包是最新的Mastering Python Networking的PDF与配套代码，欢迎大家下载学习！
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