[机器学习] 机器学习面试算法总结 手写

说明： 在自己学习过程中，详细整理了数据挖掘领域常用的算法模型的数学推导，及其关键代码，可供面试前参阅
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[机器学习] 树莓派人脸识别代码

说明： 树莓派python人脸识别代码，通过树莓派命令行运行.py程序，从而识别出图片中的人脸并用框框出来
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[深度学习] Learning deep architecture for AI

说明： 深度学习架构，英文版
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[深度学习] 迁移学习入门基础

说明： 迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习（starting from scratch，tabula rasa）。
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[深度学习] 大数据知识图谱：概念、特征、应用与影响

说明： 近年来“大数据”的理念与实践活动迅速拓展和渗透到社会的各个领域。本文采用可视化工具Gephi，借助知识图谱的理念，在文献调研的基础上，初步探索大数据的发展脉络、应用范围以及对人类社会产生的影响。
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[机器学习] numpy-1.14.2+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl

说明： numpy-1.14.2+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl官网下载不便
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[机器学习] 机器学习（6）-逻辑回归：数据集与源码下载

说明： 机器学习（6）-逻辑回归：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集
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[机器学习] OpenCV手势动作识别--石头剪刀布

说明： OPENCV手势动作识别-石头剪刀布，OpenCV3.0版本，VS2012完美运行。
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[深度学习] 基于CycleGAN的艺术风格迁移

说明： 我们使用了循环一致性生成对抗网络（ CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。我们使用了一些自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。我们
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[深度学习] KITTI自动驾驶所有文件.tar.gz

说明： KITTI自动驾驶所有文件.tar.gz )
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[深度学习] create_train_test_txt.py

说明： 这个PYTHON文件，可以把KITTI数据集的图片分为测试和训练集。
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[深度学习] create_list_kitti.sh

说明： 基于kitti数据集，在ssd上进行自动驾驶的深度学习训练时，要用到的一个很重要的PYTHON文件。
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