[机器学习] 机器学习正负样本集(车牌3000+)

说明： 主要用在机器学习上，正负样本集，做车牌检测用，3000+，可使用HOG，SVM等
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[深度学习] 中英平行语料

说明： UN parallel corpus. 15,886,041 lines casia2015: 1,050,000 lines casict2015: 2,036,833 lines datum2015: 1,000,003 lines datum2017: 1,999,968 lines NEU2017: 2,000,000 lines
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[机器学习] Head First Python 中文版和源代码

说明： Head_First_Python 的中文版书籍pdf下载和最新源代码下载。
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[机器学习] 测试报告模版

说明： 机器人测试报告模板
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[机器学习] 大数据和人工智能介绍

说明： 大数据和人工智能的简单介绍，python入门必备基础知识--视频文件。
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[机器学习] AI技术 安防领域

说明： AI技术在安防领域中的应用及发展分析 文章作者顾敬源 安防领域存在刚需
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[机器学习] 2018年将获得突破的五个技术趋势_AI和区块链在列

说明： 2018年，将获得突破的五个技术趋势 AI和区块链在列，其他技术请看文章
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[深度学习] CVPR中ImageSegmentation 18篇Paper

说明： 最近几年cvpr中有关ImageSegmentation的18篇论文合集整理，想学习图像分割的必看！！
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[机器学习] Feature Extraction 等5本

说明： Data Mining The Textbook.epub Feature Extraction.pdf Neural Networks Tricks of the Trade.epub Outlier Analysis.pdf Recommender Systems The Textbook.epub
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[机器学习] OSELM的技术讲解与代码实现（python）

说明： OS-ELM是ELM的一个进化版本，使得ELM具有了增量学习的潜质，也就是说，我们前期通过一个批量学习，获得一个基础的β，后期再有新的数据进来，我们就不用再将以前的数据拿来再处理一遍了，只需要将新的数据处理结果按照一定的公式添加进去，获得新的β就可以了，这样一来大大减少了数据的处理量，使得算法不至于在越来越大规模的数据上崩溃，进入获得了无限的发展潜力，实现自我进化。 技术讲解+代码实现
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[机器学习] DIP_pca+lda+kmeans人脸识别程序汇总

说明： 人脸识别是利用计算机对人脸图像进行处理、分析，从中提取人脸图像的识别信息，进行人脸鉴别的一门技术。其中特征提取是人脸识别中的最关键的技术，我们主要运用主成分分析(PCA)算法对图像的主成分进行分析提取，然后用每人10张人脸图像的5张作为训练样本，运用LDA算法寻找最佳的投影向量进行投影，使得类间的差异尽可能的大类内的差异尽可能的小，从而能够更好地利用K-means算法进行分类，我已选的5张训练样本的平均作为K-means聚类起点，达到快速准确的进行人脸的辨别分类工作。
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[机器学习] breast-cancer良/恶性乳腺癌肿瘤预测

说明： 根据细胞大小和肿瘤厚度两个参数来判断良/恶性乳腺癌肿瘤
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