[机器学习] 粒子群算法PSO和万有引力算法GSA结合优化FNN神经网络进行标准数据集的分类

说明： 粒子群算法PSO和万有引力算法GSA结合优化FNN神经网络进行标准数据集的分类，可运行
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[深度学习] 干货2：基于深度学习的目标检测算法综述

说明： 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bot
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[深度学习] 干货：基于深度学习的目标检测算法综述

说明： 目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bot
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[机器学习] DogsVsCats、MNIST、cifar数据集

说明： DogsVsCats、MNIST、cifar数据集 存在了网盘里 给出链接和密码 .
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[深度学习] 基于深度学习的目标检测算法综述

说明： 本篇综述的出发点一方面是希望给检测方向的入门研究人员提供一个技术概览，帮助大家快速了解目标检测技术上下文；另一方面是给工业界应用人员提供一些参考，通过本篇综述，读者可以根据实际业务场景，找到合适的目标检测方法，在此基础上改进、优化甚至是进一步创新，解决实际业务问题。本文对其中的27篇论文进行介绍，这27篇论文涵盖了 2013 以来，除 SSD、YOLO 和 R-CNN 系列之外的，所有引用率相对较高或是笔者认为具有实际应用价值的论文。
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[深度学习] 统计自然语言处理基础(中文版 带书签)

说明： 统计自然语言处理基础(中文版 带书签)
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[深度学习] 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版

说明： 斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
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[深度学习] 2017自然语言处理精选论文

说明： 2017自然语言处理精选论文
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[机器学习] 深度学习技术来阐述2017年NLP领域所取得的一系列进步

说明： 深度学习技术来阐述2017年NLP领域所取得的一系列进步。
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[机器学习] 线性回归python源码

说明： 线性回归python代码实例，数据集较小，准确率仍然能达到80%。
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[机器学习] pattern recognition toolbox for matlab

说明： 用于模式识别的matlab工具箱，适合初学者使用， 进行数据分析
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[机器学习] SMP2018-第七届全国社会媒体处理大会

说明： 机器学习在微博个性化push的应用 微博机器学习研发部-李金奎 2018.8
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