[机器学习] SVM从理论到代码的实现

说明： 本文结合支持向量机对乳腺癌进行正确的判别和分类。介绍了平常用到的一些算法。
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[机器学习] Arduino学习套件.rar

说明： Arduino学习套件,包含软件，学习教程等。以及例子，源代码，学习Arduino的好资料。不可以错过哦。
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[机器学习] MNIST数据集

说明： 在训练识别手写数字模型之前，需要加载MNIST数据集，但由于网络的原因加载不了数据集，可以将这个数据集直接解压
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[机器学习] opencv人脸训练样本库

说明： opencv人脸训练样本库 图片，原来的下载地址已经不能用了。software-datasets/FaceData2.html，可以用winrar打开，
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[搜索引擎] 搜索引擎--原理、技术与系统

说明： 本书比较系统地介绍了互联网搜索引擎的工作原理、实现技术及其系统构建方案。全书分三篇共13章内容，从基本工作原理概述开始，到一个小型简单搜索引擎实现的具体细节，进而详细讨论了大规模分布式搜索引擎系统的设计要点及其关键技术；最后面向主题和个性化的Web信息服务，阐述了中文网页自动分类等技术及其应用。本书层次分明，由浅入深；既有深入的理论分析，也有大量的实验数据，具有学习和实用双重意义。
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[机器学习] 搞定史上最难求职，华丽转身人工智能算法工程师.

说明： 搞定史上最难求职，华丽转身人工智能算法工程师. 搞定史上最难求职，华丽转身人工智能算法工程师.
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[机器学习] Anaconda Platform Documentation-Release 5.1.0

说明： Anaconda Platform Documentation-Release 5.1.0 使用手册
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[深度学习] torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

说明： torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torch-0.3.0.po
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[深度学习] torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

说明： torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_6
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[深度学习] torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

说明： torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_
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[机器学习] Cognitive Psychology: Connecting Mind, Research and Everyday Experience

说明： Bruce Goldstein's COGNITIVE PSYCHOLOGY: CONNECTING MIND, RESEARCH, AND EVERYDAY EXPERIENCE connects the study of cognition to your everyday life. A wealth of concrete examples and illustrations help you understand the theories of cognition-driving h
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[深度学习] tensorflow tutorial

说明： a tensorflow tutorial slide from Stanford University
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