[机器学习] 信道估计论文

说明： 人工智能 信道估计 人工智能 信道估计 人工智能 信道估计
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[深度学习] tensorflow1.10.0-cp36（win-gpu版）

说明： 1、安装cuda9.0 + cuDNN7.1 2、下载tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl至桌面 3、打开anaconda prompt：cd Desktop 转到桌面后：pip install tensorflow_gpu-1.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 4、进行安装，自动下载其他相关项 更多tensorflow版本可供下载
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[机器学习] MATLAB43案例

说明： 43案例配套代码。实例加源程序。欢迎下载，欢迎索要~~~
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[机器学习] mnist数据集bmp图片

说明： mnist数据集图片，已由压缩包转换成图片，可直接使用，主要用于本地
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[机器学习] 能力风暴vjc1.6

说明： 能力风暴1.6版本　vjc1.6开发版setup.EXE
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[机器学习] 知识图谱（知识库构建）

说明： 讲解知识图谱的重要资料，含视频，课件和代码等，由于文件太大，放在百度网盘，3个积分，真的不多
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[机器学习] 贝叶斯信念网络

说明： 朴素贝叶斯分类假定类条件独立，即给定样本的类标号，属性的值相互条件独立。这一假定简化了计算。当假定成立时，与其它所有分类算法相比，朴素贝叶斯分类是最精确的。然而，在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶斯信念网络（Bayesian belief network）说明联合条件概率分布。它允许在变量的子集间定义类条件独立性。它提供一种因果关系的图形，可以在其上进行学习。这种网络也被称作信念网络、贝叶斯网络和概率网络。为简洁计，我们称它为信念网络。
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[机器学习] 讲解机器学习中数据的视频和课件

说明： 主要介绍机器学习中的一些必要知识：最基础的部分包括基本的高等数学，比如分析、代数（尤其是矩阵论）、数值优化算法、概率论与数理统计等。 更进阶的需要掌握实分析（比如测度论）、图论、时间序列、回归分析等等。另外虽然严格来说不属于数学，但是算法的概念和数据结构的相关知识也是一定要掌握的
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[深度学习] On the difficulty of training recurrent neural networks

说明： There are two widely known issues with properly training recurrent neural networks, the va
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[机器学习] Reinforcement Learning-An introduction

说明： RL经典书籍，关于强化学习的基本简介，入门必备资料。
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[机器学习] Matlab版K-means程序及说明文档

说明： 本资源包含一个程序文件夹和一个文档文件夹（最全面的K-means说明文档及代码实现），详细说明了K-means的具体实现
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[机器学习] setuptools for Python2.7 64bit

说明： 可安装在64位系统下的python2.7版本上 适用于win10系统
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