[深度学习] 纽约客-人工智能在医学中相遇

说明： 纽约客，一本关于人工智能与医学的书籍,一一个医生的独特角度，审视这几年为医学带来冲击的人工智能
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[机器学习] 多标签分类问题multi-label recognition

说明： 有关多标签的分类问题，有很多相应的代码，适合不懂的初学者去学习
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[机器学习] krpano多分类缩略图及多分类地图案例程序源代码

说明： 内含有大量多标签多类别分类算法和对应的代码，包括MIML_LPT,MIMLBoost,MIMLSVM,MIMLfast,KISAR,MIMLKNN,MLKNN,DMIMLSVM,MIMLMISVM等等，部分代码含有对应的文献，学习多类标分类的好资源。
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[深度学习] 西门子计数模块苏明说

说明： FM350是西门子计数模块，此市它的说明书，详细的说明了各种用途，用法！
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[深度学习] 语音识别综述PPT

说明： 基于深度学习的语音识别研究综述，经过详细的论文阅读，总结出如上的PPT，并在此基础上进行了公式的总结。
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[深度学习] Deep Learning for Computer Vision with Python-Adrian Rosebrock-三本全

说明： Adrian Rosebrock-Deep Learning for Computer Vision with Python，三本全，附赠一个Deep Learning for Computer Vision Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras，侵删，谢谢
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[机器学习] matlab实现的神经网络预测

说明： （1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值
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[深度学习] SPSS-RFM分析建模操作手册与数据

说明： 做RFM分析的时候要知道RFM分析的数据格式有两种： 　　一种是交易数据，也就是每次交易占用一行，关键变量是客户ID、交易日期和交易金额； 　　另一种是客户数据，就是每个客户占用一行，关键变量是客户ID、交易金额、交易次数和最近交易日期。 为了保证数据的准确性，建议采用交易数据格式进行分析，实际上交易数据是可以整理成为客户数据的，而客户数据是无法还原为交易数据的
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[机器学习] 机器学习经典论文

说明： 机器学习经典论文，都为英文文献，英文吃力的请慎重。
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[深度学习] TensorFlow代码识别mnist数字集

说明： 使用TensorFlow库完成mnist数字识别，并保存模型，并用该模型识别图片，由TensorFlow谷歌实战源代码改写
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[深度学习] 使用trainId图片评估cityscapes数据集IoU

说明： 修改了cityscapesscr ipts/evaluation/vevalPixelLevelSemanticLabeling.py文件，可以实现利用符合trainId的图像评估神经网络的IoU；另外可以评估更改了分辨率的预测图像。
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[机器学习] pythonfile

说明： python 3.6版本，opencv_python-3.4.2.17-cp37-cp37m-win_amd64和dlib-19.7.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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