[机器学习] kddcup99分标签整理，完整版

说明： kddcup99 分标签整理，完整版。
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[深度学习] deep learning

说明： • Chapter 1 : Introduction • Chapter 2 : Linear Algebra • Chapter 3 : Probability and Information Theory • Chapter 4 : Numerical Computation • Chapter 5 : Machine Learning Basics • Chapter 6 : Deep Feedforward Networks • Chapter 7 : Regularization f
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[机器学习] Multi-Document Summarization using Distributed Bag-of-Words Model（中文翻译）

说明： 很好的一篇多文档摘要的论文，已翻译
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[深度学习] 吴恩达 DeepLearning 1-3 testCases_v2.py

说明： 吴恩达 DeepLearning 1-3 testCases_v2.py 课后练习使用到的包
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[深度学习] 吴恩达DeepLearning 1-3 planar_utils.py

说明： 吴恩达 深度学习 1-3 课后练习题 所需资源，需要导入的包
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[机器学习] TFT彩屏（硬件SPI）

说明： TFT彩屏（硬件SPI）,初学者。采用硬件SPI驱动9341屏。
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[机器学习] Voronoi Diagrams — A Survey of a Fundamental Geometric Data Structure

说明： Aurenhammmer 于1991 年发表了一篇包括200 多篇参考文献的综述，详细总结了Voronoi 图 的历史、定义、性质、算法、扩展和应用
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[机器学习] Pattern Recognition and Machine Learning

说明：
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[机器学习] Pattern Recognition and Machine Learning中文版

说明： 尽管Bishop的行文很优美，有时候简直可以拿出来当speech背诵，但是对于理论的理解还是母语比较稳妥和踏实。
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[深度学习] DeepLearningBook-深度学习-中文版英文版-Ian GoodFellow等

说明： 深度学习；deep learning book；作者Ian GoodFellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville；中英文两版；仅供学习参考之用
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[深度学习] 笨办法学python

说明： python入门书籍、基础教学。手把手教学python，新手入门
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[机器学习] 机器学习个人笔记完整版v4.21

说明： 吴恩达的机器学习教程中文笔记，主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。
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