[深度学习] eemd源代码

说明： eemd源文件代码，希望对大家有用,大家共同学习，希望可以在自己的领域都有所收获
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[深度学习] deeplearning.ai第二门课——权重初始化

说明： deeplearning.ai第二门课《提升深层神经网络》，权重初始化部分的编程作业，包括一个py文件，数据文件和一个jupyter-notebook
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[机器学习] PRML_Chinese_vision

说明： 在网上下载的PRML中文版 机器学习的经典中的经典. 此中文版,并非官译,是某大神在学习原版时,为了方便学习而翻译的. 有需要的拿走,不能设置0分,最低只能设置1分.见谅!
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[机器学习] ProbabilisticRobotics

说明： 本书的核心就是通过传感器数据进行状态估计。状态估计解决的问题是评估传感器数据的质量，这些数据并不是直接可以观测到的，而是通过推断出来的。在大部分的机器人应用中，如果知道一些已知量，那么确定下一步做什么就相对容易了。举个例子，如果机器人当前的位置和周围环境中所有的障碍都已知，那么移动一个机器人是很容易的。然而，这些变量并不能被直接观测到。作为替代，机器人不得不依靠它的传感器收集信息。传感器仅仅获取这些未知量的部分信息，并且测量结果也常常受到噪声的干扰。状态估计试图从这些数据中重现状态量。概率状态
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[VR] multiple view geometry in computer vision

说明： SLAM 经典书籍。主要通过几何方法介绍二维图像和三维图像变换。
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[机器学习] Comparing LDA and SVM

说明： 论文 Comparing Linear Discriminant Analysis and Support Vector Machine. 2002. 欢迎下载。
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[深度学习] 线性神经网络

说明： 最经典线性神经网络就是自适应线性元件，其收敛精度与处理速度较感应器均有较大的提高。
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[计算广告] Mio_FUSE_详细中文说明书

说明： Mio_FUSE_详细中文说明书MIO FUSE手环分为全天候模式和运动模式。 在全天模式下，Mio FUSE可以追踪记录你日常累计的步数、卡路里、距离和运动目标进程。手环的第一屏显示中，则是显示时间信息，可通过触摸B和C触点，切换不同的显示信息。
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[机器学习] DP连发工具

说明： 很不错的一款连发工具，自己可以随意设置，自己喜好的按键方式都能实现！
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[机器学习] 侯震宇-人工智能云-AI时代基石

说明： 2017年互联网大会在线PPT：侯震宇-人工智能云-AI时代基石
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[机器学习] 逻辑回归python实现

说明： 在开源的基础上实现的逻辑回归，纯python实现，采用的是批量梯度下降，用户可以自己换其他的梯度下降方式
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[机器学习] Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS

说明： There is an explosion of interest in Bayesian statistics, primarily because recently created computational methods have finally made Bayesian analysis tractable and accessible to a wide audience. Doing Bayesian Data Analysis, A Tutorial Introduction
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