[机器学习] NSGA2自定义优化函数MATLAB代码

说明： NSGA2自定义优化函数MATLAB代码 具体请见http://www.omegaxyz.com/2018/01/22/new_nsga2/
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[深度学习] 简单的GAN展示

说明： 最简单的GAN网络展示。机器学习的模型可大体分为两类，生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。
<zxyjfj> 在 上传 | 大小：4096

[机器学习] NSGA2算法MATLAB完整实现

说明： NSGA2算法，MATLAB实现，自定义目标函数，封装完整。更多内容请访问http://www.omegaxyz.com/
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[深度学习] 深度前馈网路的交通信号检测

说明： 基于深度前馈网络的交通信号识别完整代码，keras框架实现，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79127573
<adamshan> 在 上传 | 大小：5242880

[深度学习] 吴恩达李飞飞Hinton课程分享

说明： 吴恩达的2014 斯坦福machine learning，李飞飞的CS231n，Hinton的Nerual Network for Machine learning，都是中文字幕，（英文的不太好看懂），有课件，资源太大，放不下，自己的百度云分享，如果链接失效的话发我邮箱394001610@qq.com。
<wangyangcharles> 在 上传 | 大小：250

[深度学习] Stronger Baselines for Trustable Results in Neural Machine Translation

说明： Stronger Baselines for Trustable Results in Neural Machine Translation Stronger Baselines for Trustable Results in Neural Machine Translation Stronger Baselines for Trustable Results in Neural Machine Translation Stronger Baselines for Trustable Res
<kimnoic> 在 上传 | 大小：626688

[机器学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow英文版

说明： Introduction to Machine Learning with Python高清版，sciklearn学习的好资料，概念描述的清晰易懂，作者本人的演讲也很好，可以去油管看看~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
<samantha_wang> 在 上传 | 大小：46137344

[机器学习] 人工智能标准化白皮书（2018版）

说明： 人工智能标准化白皮书（2018版） 已有那个太贵了，我上传个便宜点的
<atlantis> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] 带干扰的验证码识别研究

说明： 本文运用计算机视觉，模式识别相关理论对多种不同类型的验证码进行识别研究，总 结探讨验证码识别的一般方法，提供验证码反识别的建议。通过对比各种的不同识别方法， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。 本文的主要工作和成果如下： 1．研究图像灰度化相关的理论和方法。常用的彩色图像灰度化方法因为没有考虑到 像素的色度差，灰度化后的图像丢失色度信息会让目标区域变得很难分割。通过试验对比 各种灰度化公式的应用效果，本文采用了一种非线性灰度化公式，取得了很好的灰度化效 果。 2．在验证码字符识别上，本文先研
<tensafe> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] 统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt

说明： 统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt,卿来云，副教授。研究方向，多媒体技术。现为中国科学院研究生院信息科学与工程学院副教授。目前主要从事计算机视觉与多媒体技术方面的研究与开发工作。2005年6月获计算机软件与理论专业博士学位，2005年7月进入中国科学院研究生院信息学院工作。在国内外各种重要学术刊物和学术会议上发表论文20余篇。现承担国家863项目《基于生物感知认知的视觉神经信息编码技术的研究》和国家自然科学基金项目《基于时间振荡相关与空间整合编码的视觉感知-眼动控制神经网络系统的模拟研究
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[机器学习] 统计学习方法-李航

说明： 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》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
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[深度学习] 微粒群算法（C语言实现）

说明： 微粒群算法C语言实现对于学习微粒群算法及其实现有帮助
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