[机器学习] 编译好的xgboost库

说明： 已经编译好的xgboost库，支持Python27,具体使用请看我的博客http://blog.csdn.net/qq_26623315/article/details/79055168
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[机器学习] the viterbi algorithm

说明： viterbi算法在HMM模型应用的算法文档。从IEEE下载，如果需要，可以下载。
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[机器学习] Logistic regression.rar

说明： 针对《机器学习实战》，logistics回归python代码，知识点，疝气病症预测病马死亡率测试集训练集
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[深度学习] CS231n深度视觉学习

说明： 斯坦福大学，李飞飞深度学习课件，跟着B站的课程一起进入计算机深度学习领域。
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[机器学习] EM算法的意义

说明： 知乎问题讨论，讨论EM算法的意义。知乎问题讨论，讨论EM算法的意义。
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[深度学习] hands-machine-learning-scikit-learn-tensorflow

说明： Scikit-Learn与Tensorflow机器学习实用指南的英文影印版，高清可搜索，有书签。
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[深度学习] 迁移学习问题与方法研究

说明： 随着数据规模和计算资源的快速增长，机器学习在理论和实践两方面都取得了长足进展。传统机器学习方法通常依赖于数据的生成机制不随环境改变这一基本假设。然而在机器学习的各种应用领域中，如大数据分析、自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等，上述假设往往因为过于严格而难以成立。如何分析和挖掘非平稳环境中的大规模数据是现代机器学习最具有挑战性的前沿方向之一。迁移学习放宽了传统机器学习中训练数据和测试数据必须服从独立同分布的约束，因而能够在彼此不同但又相互关联的两个领域间挖掘领域不变的本质特征和结构，使得标注
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[深度学习] 人工智能深度学习MNIST数据

说明： 深度学习的入门范例MNIST的数据文件包。将压缩包内的四个*.gz文件放入范例的数据目录就可。运行范例无响应，大致是缺少正确的数据包。 在windows2008server(64位)+python3.6(64位)+tensorflow1.4测试成功
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[机器学习] 视频概念检测中的领域自适应和语义关联研究_耿杰

说明： 当今社会，智能设备正以前所未有的速度进行普及，日渐完善的互联网和移动网络将来自全世界的信息汇总和连接，人们从信息的接受者逐渐变成了信息的创造者和传播者。视频作为一种信息的常见载体，融合了图像、时序、音频等多种特征，具有直观生动的特点，被广泛地应用。然而视频中所包含的复杂的语义层级信息对高效的管理和准确的检索提出了更为严苛的挑战。在视频人工标注过于昂贵的情况下，为了从视频内容中直接读取出其中包含的物体、人物、场景等语义层概念，发展出了基于内容的视频概念检测技术。
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[机器学习] Probability & Statistics for engineer and scientist.pdf

说明： Probability & Statistics for engineer and scientist.pdf
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[深度学习] Fundamentals of Deep learning

说明： 深度学习 Tensorflow 下一代智能
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[机器学习] BP神经网络进行非线性函数拟合

说明： BP神经网络进行非线性函数拟合，大家可以直接拿去用的
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