[机器学习] KNN-文本聚类

说明： KNN文本聚类，下下来就能用，用于文本的无监督学习，注意内存
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[机器学习] HOG-SVM图片分类

说明： 手写识别体mnist的分类， 基于HOG-SVM。需要自己准备数据
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[机器学习] tsne图片显示

说明： t-sne,显示图片在tsne上的分布，不是点状图，需要自己准备图片数据
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[机器学习] 模式识别原理方法及应用 吴逸飞 带目录版

说明： 书比较老，但是基本的点都有，神经网络讲得比较细。希望能有所帮助
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[深度学习] Deep Learning Methods and Applications

说明：
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[搜索引擎] 五子棋之遗传算法

说明： 简单的用遗传算法实现五子棋，水平还可以，可以玩，没有做GUI，命令行坐标来交互
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[VR] Virtual Reality

说明： Virtual Reality 相关知识都有，覆盖面很全，包括光学系统，人眼建模，环境渲染，环境构造，人机交互，视觉追踪，声音等等，作者是Steven M. LaValle University of Illinois
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[深度学习] 基于图像结构组稀疏表示模型的图像复原算法

说明： 传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确的系数编码稀疏，基于图像结构组模型可以很好的解决上面两个不足。
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[深度学习] Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection论文

说明： Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection论文
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[深度学习] 空间频率域全变分代码

说明： 在非局部全变分模型的基础上引入了傅里叶变换，把空间频率域非局部全变分作为规整化项构造目标函数，并通过快速组合分裂算法重建目标图像。
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[深度学习] keras示例程序

说明： addition_rnn.py 执行序列学习以执行两个数字（作为字符串）的添加。 antirectifier.py 演示如何为Keras编写自定义图层。 babi_memnn.py 在bAbI数据集上训练一个内存网络以进行阅读理解。 babi_rnn.py 在bAbI数据集上训练一个双支循环网络，以便阅读理解。 cifar10_cnn.py 在CIFAR10小图像数据集上训练一个简单的深CNN。 conv_filter_visualization.py 通过输入空间中的渐变上升可视化 VGG1
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[机器学习] Learning to Learn Exploring Approaches to Help Machine and People Learn

说明： 10月19日，由微软亚洲研究院与哈尔滨工业大学联合主办的第十九届 “二十一世纪的计算” 大型国际学术研讨会，在哈尔滨环球剧场隆重举行。本专辑整合了大会讲师的演讲PPT。
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