[机器学习] 1_赛题分析.ipynb

说明：房租预测EDA python,数据分析的前置步骤，了解数据 对于数据的分布做一个分析，aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
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[深度学习] opencv_python-3.4.1-cp35-cp35m-win_amd64.rar

说明：opencv_python-3.4.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl； 路径下pip安装
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[机器学习] knimeanalyticsplatform.rar

说明：免费的可视化机器学习平台 通过数据挖掘可以从大量有序或者杂乱无章的数据中发现潜在的规律，甚至通过训练学习还能通过已知的数据预测未来的发展变化，今天就给大家推荐一款强大开源的数据挖掘软件平台：KNIME数据分析平台。其提供了自建服务器版和云版两种支持方式，其基本的工作流程如下，先读取要分析的数据，然后对其中的一些数据进行转换，然后分析出其中的规律，最后部署到平台，KNIME数据分析平台的最新版本是3.5.
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[深度学习] 遗传算法应用在中国35省会城市TSP路径问题matlab.zip

说明：本matlab代码是我的课程大作业代码，代码编写规范清晰、代码注释绝对非常清晰，零基础都可以看懂，直接运行可用，且包含了TSP城市的经纬度坐标数据集，欢迎大家下载。
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[机器学习] 0_cnn_Acc.zip

说明：使用cnn分类mnist手写数据集，使用准确度进行评估，可以使用，本科毕设的代码，搭建TensorFlow即可使用
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[深度学习] 基于深度卷积网络的关系分类C14-1220.pdf

说明：Relation Classification via Convolutional Deep Neural Network（pdf）中文版 （有道翻译）
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[机器学习] 2019人工智能发展报告--排版V1-2.pdf

说明：21世纪前两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。当前，随着移动互联网发展红利逐步消失，后移动时代已经来临。当新一轮产业变革席卷全球，人工智能成为产业变革的核心方向：科技巨头纷纷把人工智能作为后移动时代的战略支点，努力在云端建立人工智能服务的生态系统；传统制造业在新旧动能转换，将人工智能作为发展新动力，不断创造出新的发展机遇。
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[机器学习] haarshare.rar

说明：open CV中的人脸分类器。包括人眼、鼻子、嘴巴、微笑、手势等分类器。能直接在配置opencv库的python中直接调用，不必下载open cv
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[深度学习] 深度学习提升性能的方法.docx

说明：从数据处理，网络结构优化，正则化等方面总结提升深度学习性能的方法，包含从数据上提升性能，算上提升性能法，调优上提升性能等
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[深度学习] yolo_v2.docx

说明：YOLO_v2是在YOLO的基础上修改的，解决YOLO存在的问题。YOLO有两个缺点： 1. 定位不准确。 2. 相对RPN方法，召回率较低。（预测到的正确候选框占总的正确框的比例） YOLO_v2主要在这两方面做提升，并不通过加深或加宽网络达到效果提升，而是简化网络。主要改变的内容有：
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[深度学习] yolo_v3.docx

说明：通过多种先进方法的融合，将YOLO系列的短板（速度很快，不擅长检测小物体等）全部补齐，速度和精度最均衡的目标检测网络。
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[深度学习] fastrcnn改进点.docx

说明：Fast-RCNN主要贡献在于对RCNN进行加速，改进以下方面： 借鉴SPP思路，提出简化版的ROI池化层（注意，没用金字塔），同时加入了候选框映射功能，使得网络能够反向传播，解决了SPP的整体网络训练问题； 多任务Loss层：将分类和边框回归进行合并（又一个开创性的思路），通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一训练过程，提高了算法准确度。
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