[机器学习] SymPy documentation（sympy的API）

说明： 这个是 SymPy’s documentation，官方在线文档制作的离线版。帮助大家学习python的sympy包。 SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成,不依赖于外部库。
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[深度学习] mnist-caffe批量测试

说明： 博客【caffe-Windows】识别率批量输出——matlab实现】对应的代码实现，凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数
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[机器学习] 脑机接口brain-computer interface的csp lda 分析

说明： 脑机接口（brain-computer interface，BCI），有时也称作“大脑端口”direct neural interface或者“脑机融合感知[1] ”brain-machine interface，它是在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，计算机或者接受脑传来的命令，或者发送信号到脑（例如视频重建），但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。
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[深度学习] 深度学习-李宏毅

说明： 台大教授李宏毅全套深度学习讲义,是深度学习爱好者入门的完美资料 值得大家拥有 者入门的完美资料 可以配合视频一起学习
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[机器学习] python随机森林的底层实现代码

说明： 本文件重点讲解随机森林的实现思路和编程实现过程，包括随机森林的代码实现和相应的数据集，以及详尽的中文注释，蛮好用的。想学习研究随机森林底层实现原理的实现方法的可以下载一起交流
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[深度学习] deep learning

说明：
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[深度学习] 风辰的CUDA培训教程

说明： 风辰的CUDA培训教程 风辰的CUDA培训教程风辰的CUDA培训教程风辰的CUDA培训教程风辰的CUDA培训教程风辰的CUDA培训教程
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[深度学习] 模式分类（第2版）课后习题答案（所有习题答案、证明详细过程+上机练习详细matlab代码）

说明： 该文档是模式分类（第2版）Pattern Classification（David G. Stork）版本的配套课后习题答案教程，每一章节课后习题的详细解答过程（计算及相关证明），同时含有上机练习的matlab代码。学好模式识别课程的必备文档！
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[机器学习] 迭代法实现图像阈值分割

说明： 代码的功能是通过迭代法实现阈值的分割，阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。
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[机器学习] SMO算法提出者Platt论文

说明： SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》。。。。
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[机器学习] OpenRefine中文教程

说明： OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程
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[深度学习] caffe-master

说明： caffe-master框架，cnn神经网络，本文件仅供参考，本人在UBUNTU下运行，搭建caffe，有兴趣的同学也可以去github找一找好的网络
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