[机器学习] 决策树回归算法

说明： 文档为pdf格式，对回归决策树的原理进行了详细叙述及举例说明，并包含python实现代码。
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[机器学习] 领域知识图谱落地实践中的问题与对策_复旦大学_肖仰华

说明： 该PDF文档是复旦大学肖仰华老师对领域知识图谱技术与落地应用中的一系列关键问题做的系统分析与梳理，分享给大家。
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[机器学习] RBF网络的回归-非线性函数回归的实现

说明： RBF网络的回归-非线性函数回归的实现，代码完整，可运行
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[机器学习] 利用遗传算法优化神经网络，实数编码

说明： 利用遗传算法优化神经网络，采用实数编码，代码完整可运行
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[机器学习] BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类

说明： 利用BP神经网络的数据分类进行语音特征信号分类，代码完整可运行
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[深度学习] 西储大学轴承全数据

说明： 本资源整理了西储大学的轴承的各项数据以及数据说明，内容清晰全面，有助于各类需要人士进行分析研究，提高自己的科研水平。
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[深度学习] CCKS2018论文集

说明： CCKS2018论文集，全集！
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[机器学习] 系统辨识及其matlab仿真

说明： 人们已经进行了深入的研究，并总结出一套成熟的方法：最小二乘辨识方法、最大似然辨识方法、梯度法辨识等等。这些理论和方法已在工程实际中得到了广泛的应用。然而在现实中，非线性是普遍存在的，而线性模型只是对非线性的一种简化和近似。 对非线性系统的研究、 设计要比线性系统复杂得多。 且方法并非惟一， 更找不到统一的设计模式。 只能是针对具体问题 分析其非线性的问题所在，抓住其影响系统静、动态品质的要害，研究辨识非线性系统模型及控制的理论和方法，进而对系统进行辨识、补偿或控制。若能够通过辨识得到其较准确的
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[机器学习] VC++图像处理程序设计

说明： VC++图像处理程序设计（杨淑莹).pdf ，高清版并且带有书签
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[深度学习] chi_sim.traineddata

说明： tesseract中文语言包chi_sim.traineddata,2018-08-20更新
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[深度学习] 2018年医疗人工智能技术与应用白皮书

说明： 这个文档是医疗人工智能技术与应用白皮书（2018 年）“来 源：互联网医疗健康产业盟”。
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[深度学习] OpenCV Computer Vision Projects with Python

说明： 使用python进行opencv学习，从入门到精通，想快速上手opencv &python;的推荐阅读参考。 。
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