[深度学习] Hands On Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow

说明： amazon评分5的tensorflow书，564页，学TensorFlow必读。
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[机器学习] A3 全美经典 离散数学

说明： A3 全美经典 离散 数学 离散数学，摘要必须大于50个字节！
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[机器学习] R-导论中文版

说明： 对 R (“GNU S”）的入门介绍。R 是一种为统计计算和图形显示 而设计的语言及环境，它和贝尔实验室（Bell Laboratories） John Chambers 等人开发的 S 系统相似。 它提供了一系列统计和图形显示工具（线性和非线性模型， 统计检验，时间序列分析，分类， 聚类，……）。 该文档提供了有关 R 的数据类型，编程原理， 统计建模和图形显示等方面的信息。
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[机器学习] 机器学习线性回归梯度下降算法

说明： 自己写的笔记，本来发博客，奈何不想再重新编辑公式，博客之后更新，这是原文档
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[机器学习] opencv火焰检测识别

说明： 主要完成两个视频中火焰的检测，主要结合RGB判据和HIS判据，设定合适的阈值条件，检测出火焰对应像素的区域，将原图二值化，经过中值滤波以及数学形态学的膨胀运算等图像处理，消除一些噪声及离散点，连通一些遗漏的区域。基于OpenCV的开源库，在VS2013平台上，实现了两个视频中火焰的检测。 利用OpenCV有强大的图像处理库，直接将图像分离为RGB三通道，设置条件限制，找到火焰的像素位置，将原图处理成二值图像。对于火焰检测，本文结合RGB判据和HIS判据，分割出火焰的区域。
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[深度学习] Deep Learning Book Chinese Translation

说明： 第一章、前言 第二章、线性代数 第三章、概率与信息 第四章 、数值计算 第五章、机器学习基础 第六章、深度前馈网络 第七章、深度学习的正则化 第八章、深度模型中的优化 第九章、卷积神经网络 第十章、序列建模：循环和递归网络 第十一章、实用方法 第十二章、应用 第十三章、linear factor 第十四章、自动编码 第十五章、表征学习 第十六章、结构概率模型 第十七章、monte carlo 方法 第十八章、面对区分函数 第十九章、近似推断 内容是分开的，在每个文 件夹下面需要用notepad
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[深度学习] Statistical Reinforcement Learning . Masashi_Sugiyama

说明： ReinforcementLearning 增强学习 Statistical Reinforcement Learning . Masashi_Sugiyama
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[机器学习] 鲁棒与最优控制

说明： 鲁棒与最优控制
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[机器学习] cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 下载

说明： cudnn 8.0 windows10 x64 v5.1适用于Windows10 CUDA8.0
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[机器学习] Reinforcement Learning

说明： Reinforcement Learning
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[深度学习] Python+编程_核心知识 思维导图

说明： Python+编程_核心知识 思维导图 Python+编程_核心知识 思维导图
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[深度学习] TensorFlow model

说明： TensorFlow model，CNN, DNN, LSTM, TensorFlow model，CNN, DNN, LSTM,
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