[机器学习] 贝叶斯滤波器及其应用

说明： 贝叶斯滤波器综述， 分支以及他们在实际生活中的应用。尤其是卡尔曼滤波和粒子滤波。
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[机器学习] 粒子滤波器 在 human pose 跟踪的应用

说明： 粒子滤波器 在 human pose 跟踪的应用, 资源来自多伦多大学 computer vision group
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[机器学习] Bayesian Methods for Hackers_ Probabilistic Programming and Bayesian Inference

说明： 非常贴近实际应用的讨论贝叶斯推理方法的书籍！作者Davidson Pilon的Github主页上有Jupyter Notebook版本的。
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[机器学习] 线性最小方差估计的递推算法

说明： 线性最小方差估计的递推算法推导，详细推导了最小方差估计算法
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[机器学习] 跳一跳python脚本

说明： 针对安卓手机进行改进后的跳一跳脚本，轻松1000+，稳健不翻车，连跳稳中求
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[深度学习] 吴恩达DeepLearning.ai专项笔记

说明： 吴恩达深度学习专项笔记，详记了基础知识和作业代码，该笔记从神经网络与深度学习基础，提升深度神经网络性能和卷积神经网络三门课程出发 详细解释了相关概念和作业代码，并选择每个课程主题比较有意思的知识点进行详细讲解。
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[深度学习] 深度学习 人脸识别

说明： 在caffe框架中，使用yolo算法实现多目标检测，一共能够检测20类目标
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[深度学习] 解密非凡的蚁群算法

说明： 蚁群协调能力非凡。它们能筑起穿过丛林的复杂小路，搭建精巧巢穴，以及根据所处环境调整觅食模式，所有这些都无需中央指挥。蚂蚁简单的个体行动产生出复杂的行为模式，斯坦福大学的生物学家 Deborah Gordon希望揭开这背后的简单规则。 蚁群特别擅长集体搜索，能自动根据周围环境情况调整搜索策略，从而高效占领大面积地面。Gordon发现这些蚁群的搜索算法和互联网背后的人造算法有相似之处。Gordon希望能从蚁群解决此类问题的规律中找到一种新算法，从根本上降低大规模计算网络的成本，提升其性能。
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[机器学习] python入门经典

说明： python入门经典, William F 编写的经典书籍，内容非常详细全面
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[机器学习] 利用神经网络识别手写数字

说明： 神经网络 人工智能 利用神经网络进行手写数字识别 入门
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[机器学习] 机器学习英文例题

说明： 机器学习几个经典的英文例题，适合初学者学习和研究。
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[机器学习] 机器学习复习题目

说明： 机器学习简单的复习题目，适合当做期末考试复习题目。
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