[机器学习] EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现

说明： EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现。 GMM即高斯混合模型，是将数据集看成是由多个高斯分布线性组合而成，即数据满足多个高斯分布。EM算法用来以迭代的方式寻找GMM中个高斯分布的参数以及权值。GMM可以用来做k分类，而混合的高斯分布个数也就是分类数K。
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[深度学习] [Adrian_Rosebrock]Deep Learning for Computer Vision with Python_1_2

说明： [Adrian_Rosebrock]Deep Learning for Computer Vision with Python 前两本，带目录导航，Starter Bundle, Practitioner Bundle A, Practitioner Bundle B
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[搜索引擎] Elasticsearch（ES）多条件（日期，时段，时分，mac。。）过滤实现案例(6.3版本)

说明： Elasticsearch（ES）多条件过滤实现案例(6.3版本), 搜索过滤，对日期进行时分秒区间判断，多条件整合优化
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[深度学习] soft-nms-master

说明： 深度学习中faster-rcnn对于nms进行改进，提高检测精度
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[搜索引擎] Elasticsearch（ES）多条件（日期，时段，时分，mac。。）过滤实现案例(2.3.3版本)

说明： Elasticsearch（ES）多条件过滤实现案例(2.3.3版本)，POST代码，查询过滤，多种条件。
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[VR] orbslam2-windows依赖库dbow2

说明： orbslam2-windows依赖库dbow2，window编译的orbslam2，所有的库都是x64，debug，MDD，
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[机器学习] 制作TFRecords文件

说明： 图片分类数据集制作用于cnn等其他网络，便于读取二进制数据
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[VR] orbslam2-windows依赖库2

说明： orbslam2-windows依赖库，window编译的orbslam2，所有的库都是x64，debug，MDD，
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[机器学习] 基于多目标进化算法的多距离聚类研究

说明： 传统的聚类算法通常基于单一的距离度量而设计，如何将多种距离度量有机融合在一起是当前面临的一个挑战。提出了一种基于多目标进化算法的多距离度量聚类框架(multiobjective evolutionary multiple distance measure clustering，MOMDC)，并使用欧氏距离和Path距离来设计实际框架。该框架首先将数据集分别用两种距离测度预聚类，而后将预聚类结果做合并，以降低问题的规模；其次分别计算子类间的两种距离关系；最后使用多目标进化算法在两种距离空间中并行
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[VR] orbslam2-windows依赖库

说明： orbslam2-windows依赖库，window编译的orbslam2，所有的库都是x64，debug，MDD，
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[机器学习] 基于改进弦截法的FastICA算法研究

说明： 盲源分离问题是信号处理领域中的研究热点之一。众多盲源分离算法中固定点算法（FastICA）因其收敛速度快而备受关注，但是FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响。针对FastICA算法的不足进行了改进，引入梯度下降法降低初值选择敏感性，并且提出改进弦截法，加快收敛速度。实验结果显示，基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算法相比，不但提高了算法的分离性能，而且减少了迭代次数，增强了收敛稳定性。所以，改进的FastICA算法克服了初值选择敏感的影响，获得更快速、更
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[深度学习] java扫雷ai

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