[机器学习] Packt.Practical.Machine.Learning.Cookbook.2017

说明： Packt.Practical.Machine.Learning.Cookbook.2017 Packt.Practical.Machine.Learning.Cookbook.2017 Packt.Practical.Machine.Learning.Cookbook.2017
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[机器学习] openrefine-2.6

说明： 数据清洗神器，非常方便的一个数据预处理工具，点击refine.bat即可在浏览器上使用，在数据分析中非常具有实用性，具体使用方法可在网上查询。
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[机器学习] Face Recognition

说明： Face Recognition.pdf
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[机器学习] Data Scientists at Work

说明： Data Scientists at Work is a collection of interviews with sixteen of the world's most influential and innovative data scientists from across the spectrum of this hot new profession. "Data scientist is the sexiest job in the 21st century," according
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[机器学习] Human-level control through deep reinforcement learning

说明： 强化学习～～～ From Google DeepMind Game Playing. Technique of DQN
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[深度学习] win10-x64-cuda8-cudnn5

说明： win10平台64位环境，cuda8.0，cudnn5.1开发包。解压之后可以直接使用，方便快捷，不用到官网注册。
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[机器学习] Practical Machine Learning Cookbook

说明： Table of Contents Chapter 1: Introduction to Machine Learning Chapter 2: Classification Chapter 3: Clustering Chapter 4: Model Selection and Regularization Chapter 5: Nonlinearity Chapter 6: Supervised Learning Chapter 7: Unsupervised Learning Chapt
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[深度学习] TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2

说明： tensorflow 中文官方文档，通过此来更加详细的了解和使用tensorflow，在windows下的安装与下载，python中如何调用和使用tensorflow的例子实践。
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[VR] DEEP DREAM 代码实现

说明： deep dream 关于视频处理方面的代码。大致包括对图像的处理和对视频的处理两个部分。代码用的是Python，有需要的同学自行下载。
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[机器学习] python中SVM的训练数据

说明： 请在python中结合博客http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011中的Python代码使用。没有积分的可以直接复制资源描述中的数据，资源描述中的数据与你想下载的文件中的数据一样。 3.542485 1.977398 -1 3.018896 2.556416 -1 7.551510 -1.580030 1 2.114999 -0.004466 -1 8.127113 1.274372 1 7.108772 -0.986906 1
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[机器学习] cmake-3.9.2.zip

说明： cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip cmake-3.9.2.zip
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[机器学习] Modeling Mutual Visibility Relationship in Pedestrian Detection

说明： Modeling Mutual Visibility Relationship in Pedestrian Detection Modeling Mutual Visibility Relationship in Pedestrian Detection Modeling Mutual Visibility Relationship in Pedestrian Detection
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