[机器学习] 贝叶斯方法

说明： 1. 偏差和方差的分析 2. 贝叶斯方法 3. 正则化与稀疏性
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[深度学习] deep_learning_with_keras.pdf高清pdf

说明： Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果
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[机器学习] 人工智能机器人

说明： 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能机器人所处的环境往往是未知的、很难预测。智能机器人所要完成的工作任务也越来越复杂;对智能机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对智能机器人的研究不断深入。下文我们对智能机器人的语音和行走技术做了重要的研究。
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[深度学习] MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork模型参数1

说明： MarekKowalski/DeepAlignmentNetwork所需要的网络参数模型，原下载链接再此：https://www.dropbox.com/sh/v754z1egib0hamh/AADGX1SE9GCj4h3eDazsc0bXa?dl=0
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[机器学习] 机器学习之检验讲解

说明： 机器学习之检验讲解，机器学习中检验的方法介绍，适合相关人群。
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[机器学习] ID3算法的python实现

说明： ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。
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[VR] DSO算法和代码分析

说明： DSO源代码以及算法的分析，适合学习DSO的小伙伴们观看
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[VR] ORB-SLAM2源码详解

说明： 详细介绍ORB-SLAM2源码内容，是初学者学习源码的好文档，转载自【泡泡机器人SLAM】微信公众号
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[机器学习] 机器学习-检测webshell

说明： 基于决策树的webshell检测，k-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据 的训练样本数据，k-近邻算法必须报错全部数据集，如果训练数据集的很大 必须使用大量的存储空间，此外，由于必须对数据集中的每个数据计算距离， 实际使用可能非常耗时 k-近邻算法的另一个缺陷时它无法给出任何数据的基础结构信息，因此我们也无法知晓 平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。 决策树也是最经常使用的数据挖掘算法 决策树的优势在于数据形式非常容易理解 决策树的一个重要任务时为了数据中所蕴含的知
<qq_32170843> 在 上传 | 大小：460800

[机器学习] 机器学习（学习思路）

说明： 该文档适合对于机器学习有兴趣，准备进军深度学习的小伙伴（但要有一定的高数基础），该文档有监督学习、贝叶斯决策定理、参数方法、决策树、线性判别式等
<qq_42612687> 在 上传 | 大小：94371840

[机器学习] 疝气病数据集逻辑回归

说明： 机器学习实战数据集def loadDataSet(): 3 dataMat = [] ; labelMat = [] 4 fr = open('testSet.txt') 5 for line in fr.readlines(): # 对文件的数据进行按行遍历 6 lineArr = line.strip().split() 7 dataMat.append([1.0, float(lineArr [0]), float(lineArr[1])]) 8 labelMat.append(int(
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[机器学习] Master_Machine_Learning_Algorithms

说明： Jason Brownlee的Master_Machine_Learning_Algorithms，通俗易懂，零基础
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