[机器学习] unity讯飞语音识别demo（windows平台）

说明： unity讯飞SDK语音识别demo（windows平台），工程中导入自己SDK中的msc，脚本中只需要把appid改成自己的就行，不会的可以看我的博客
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[机器学习] 半监督聚类

说明： 给予近邻传播算法的半监督聚类，就是参数来改变聚类的数量，以及加一些先验，使得聚类更加准确
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[机器学习] 统计字母，空格出现次数

说明： 输入一行字符，分别统计出其中英文字母、空格、数字和其它字符的个数
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[深度学习] 五子棋代码

说明： python深度算法写的五子棋代码，经过运行可以根据人下的自动下下一位置
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[机器学习] 决策树与随机森林

说明： 决策树是一种基本的分类与回归方法，学习通常包含三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 决策树由结点和有向边组成，结点包括内部结点和叶节点，内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 决策树学习本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则；决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数，学习策略是由训练数据集估计条件概率模型。
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[机器学习] 机器学习-最大熵模型

说明： 最大熵模型（Maximum Entropy Model，以下简称MaxEnt），MaxEnt 是概率模型学习中一个准则，其思想为：在学习概率模型时，所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型；若概率模型需要满足一些约束，则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型。最大熵原理指出，对一个随机事件的概率分布进行预测时，预测应当满足全部已知的约束，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小，因此得到的概率分布的熵是最大。
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[深度学习] opencv dnn模块调用caffe模型

说明： 利用opencv dnn模块调用caffe 模型，并给出一个训练好的模型（cifar10集合上的image classification模型），cmakelists.txt要设置CMAKE_MODULE_PATH指向opencv#3.3.1的头文件和库的路径
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[机器学习] 1.Kinect人体扫描的多级主动配准：从低质量到高质量

说明： 三维人体的配准一直是一个具有挑战性的研究课题。大多数传统的人体配准方法需要人工辅助，或其他辅助信息，如纹理和标记。这些方法大多数适用于从昂贵的扫描仪获得的高品质扫描。随着Kinect等低成本扫描设备的引入，人体的三维数据采集变得更加方便和方便。然而，由于低质量扫描中不可避免的孔、噪声和异常值，人体的配准变得更加具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一种全自动化主动配准方法，该方法将高分辨率模板网格变形以匹配低质量人体扫描。
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[深度学习] Denoising point sets via L0 minimization

说明： 表面重建是一种广泛使用的几何处理工具，用于数字化现实世界的对象。在许多情况下，对重建算法的输入是从所讨论的对象获取的点集。然而，尽管新的方法和采集硬件，在这些点集中不可避免地出现诸如噪声和离群点之类的错误。此外，重构表面的质量很大程度上取决于输入点集的质量。然而，降噪点集本质上是一个具有挑战性的问题，因为根据定义，没有连接信息来指导去噪过程。具有尖锐特征的去噪点集甚至有更多的问题，特别是在存在较大噪声的情况下，因为这些特征很难与噪声区分开来。
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[机器学习] DSP实验(10次实验有详细步骤)

说明： DSP整套实验资料，具有很强的实用性，掌握里面所有的东西，整个DSP技术都会有很大提升
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[机器学习] DSP实验资料

说明： dsp宝贵实验资料，你会爱上这份资料的，请仔细阅读和理解
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[机器学习] HMRF-EM马尔可夫与期望最大化图像分割方法

说明： 基于隐马尔可夫随机场和期望最大化的图像分割方法，属于统计机器学习范畴，分割效果较好。
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