[机器学习] Python学习文档与代码

说明： Python学习的好的文档和代码案例，不但有Python的学习语法和编程基础讲解，还有代码案例
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[深度学习] tensorflow数据集制作以及使用Inceptionv3进行训练

说明： 该文件包含有一个inceptionv3的网络，以及制作和读取TFRecord格式的数据集的方法。
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[VR] ICP+NDT点云配准

说明： PCL1.8.0+VS2013编写，利用ICP进行粗略配准，利用NDT进行精确配准，当两个点云重叠率较大时有较好的效果，点云数据是用bun000和bun045，今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
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[机器学习] testSet是用于机器学习的数据

说明： testSet 主要作为人工智能中的机器学习里面的数据训练集
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[深度学习] Deep_Learning_for_Computer_Vision_with_Python_Practitioner 第三册

说明： Deep_Learning_for_Computer_Vision_with_Python_Practitioner 第三本 讲如何Image net 数据集上训练CNN 欢迎下载
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[机器学习] bat批处理打开程序

说明： 打开窗口】
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[深度学习] 图像处理与计算机视觉基础总结

说明： 图像处理与计算机视觉基础总结，比较详细全面，WORD的形式。
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[深度学习] 数字图像处理领域的二十四个典型算法及vc实现(1)

说明： 数字图像处理领域的二十四个典型算法及vc实现，很全面。
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[机器学习] k近邻分类算法

说明： k近邻算法，k Nearest Neighbor(KNN)，它的工作原理如下： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。当输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的
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[深度学习] 机器视觉知识体系

说明： 机器视觉知识体系，思维导图，一共12张，非常全面。详细介绍数字图像及机器视觉之间的联系。
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[机器学习] 机器学习个人总结

说明： 机器学习个人总结，包含监督学习非监督学习，特征工程和管道
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[机器学习] 非监督学习个人总结

说明： 利用python sklearn进行机器学习
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