[机器学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

说明： 最好的机器学习和深度学习tensorflow框架资料。书中详细介绍了scikit-learn和tensorflow的使用方法，并且也介绍了机器学习、深度学习相应算法的原理。
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[机器学习] LOF算法实现

说明： lof为基于密度的离群点检测算法，该上传代码，能够直观显示每个数据点的离群因子大小，帮助理解该算法。
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[深度学习] mnist_export.py

说明： mnist数据和自己写的一些代码，希望和大家进行交流和学习
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[机器学习] mechine learning

说明： 机器学习方面的资料，英文和中文，配套源代码参考 PDF 格式。
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[搜索引擎] 本体（ontology）(使用Protégé手工构建)

说明： 这是一个利用Protégé5.1.0手工构建的本体（ontology）,该本体大概描述了大学、学位、学位课程、教师、学生等class之间的关系，而且经过reasoner检测无错误，且能在此基础之上利用SWRL语言书写规则进行推理查询
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[深度学习] Deep learning with tensorflow 2017.4

说明： Machine learning is concerned with algorithms that transform raw data into information into actionable intelligence.
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[机器学习] 机器学习常见算法分类

说明： 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们的是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。
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[机器学习] 人脸识别安卓demo

说明： face++人脸识别安卓小demo,了解人脸识别的主要方法以及基本的原理。
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[机器学习] mahout-core-0.9.chm

说明： 针对mahout-core-0.9自制的chm版文档。可以用于CDH 5自含Mahout的参考
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[深度学习] 对AlexNet的论文解读

说明： 我自己写的对AlexNet的论文解读的pdf版本。对应自己的相应博客
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[深度学习] titanic 生存者预测

说明： titanic 生存者预测， 模型采用逻辑回归，评估用confusion_matrix, roc_curve,roc_auc_score,classification_report; 生成预测存放在csv 文件中： 本代码：包含了数据分析，数据预处理，模型建立，结果预测 ！代数基本采用函数封装的形式
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[深度学习] Deep-Learning-with-Keras-Antonio Gulli

说明： 本书首先介绍监督学习算法，如简单线性回归，经典多层感知器和更复杂的深度卷积网络。您还将探索识别手写数字图像的图像处理，将图像分类到不同类别以及使用相关图像注释进行高级对象识别。还提供了识别面部检测的显着点的示例。接下来，您将介绍Recurrent Networks，它们针对处理序列数据（如文本，音频或时间序列）进行了优化。接下来，您将了解无监督学习算法，如Autoencoders和非常流行的Generative Adversarial Networks（GAN）。您还将探索非传统的神经网络作为
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