[机器学习] 14 知识图谱的落地与实践.pdf

说明：14 知识图谱的落地与实践 什么是领域知识图谱 8领域知识图谱如何构建？ 2 领域知识图谱的关系是什么？ 3 为何需要符号化表示的知识图谱？ 4 为什么需要领域知识图谱？ 10 领域知识图谱如何存储？ 11 领域知识图谱如何查询？ 12 领域知识图谱如何使用？ 13 领域知识图谱落地的最佳实践
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[机器学习] 2 词汇挖掘与实体挖掘.pdf

说明：Popularity: Frequency “information retrieval ” vs. “cross language information retrieval” Concordance: A sequence of words that occur more frequently than expected “powerful tea” vs. “strong tea”; “active learning”
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[机器学习] UCR_TS_Archive_2015.rar

说明：ucr官方下载最新的是2018的 ：https://www.cs.ucr.edu/~eamonn/time_series_data_2018/UCRArchive_2018.zip 由于下载太慢了，所以上传一份2015的备份。
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[深度学习] ECO-master.zip

说明：涵盖了正则表达式、Internet/ 网络编程、GUI、SQL/数据库/ORM、线程、Web 开发、囊括有关Django、Google App Engine、Microsoft Office 和CSV/JSON/XML 的全新内容、提供了代码片段、互动案例和实用练习，旨在巩固Python 技能
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[机器学习] MATLAB强化学习代码_egreedy策略_多臂赌机问题

说明：MATLAB强化学习代码，用于解决多臂赌机的egreedy策略。 “I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?”
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[机器学习] MATLAB强化学习_多臂赌机问题_softmax策略

说明：MATLAB强化学习代码包，用于解决多臂赌机问题的softmax策略 "I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?"
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[机器学习] MATLAB强化学习_多臂赌机问题_时变egreedy策略

说明：MATLAB强化学习代码包，用于解决多臂赌机问题的时变e-greedy策略 "I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?"
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[机器学习] Benchmark Functions

说明：群体智能算法常用的测试函数。群体智能算法常用的测试函数。群体智能算法常用的测试函数。群体智能算法常用的测试函数。群体智能算法常用的测试函数。
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[机器学习] ICLR2020高分【图机器学习GML】【附49篇接收论文地址，其中5篇代表作与图机器学习导论ppt】.zip

说明：CLR2020论文收到2594篇论文提交，有687篇被接受，接受率为26.5%。在关于图机器学习方面，Sergei Ivanov整理了关于图机器学习方面的高分论文，有49篇关于图机器学习论文。以下附上其中具有代表性的5篇论文。另外，一并附上David Mack的图机器学习介绍ppt。值得一看。
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[深度学习] ShanghaiTech Part B Dataset

说明：ShanghaiTech Part B Dataset Part B Part B Part B Part B Part B Part B Part B Part B Part B Part B
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[机器学习] finish.rar

说明：完整的可执行文件，在dist目录下 蛋白质的二级结构指的是氨基酸链中对应的每个氨基酸的结构，主要分为八类H、B、E、G、I、T、S、Blank。实际上在做的时候只采用三级分类：H、E、C，分别代表helix , sheet , coil。我们要做的就是通过海量的数据（已知的蛋白序列和其对应的二级结构）进行机器学习，把神经网络的模型完善，也就是将每个神经元的权值调整到最合适。使得对二级结构未知的蛋白质序列能够实现较高准确度的预测。
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[机器学习] MatlabGUI手写识别(网络训练+手写板)Ver1.0.zip

说明：本系统是本人研一上学期在模式识别课程结束以后做的小项目，就是一个最普通的训练，还用了matlab的nntraintool。matlab版本为2016，据说是2018版本及以后的matlab都用不了了（手写板的eraser类不再支持什么的，我不太了解，2016完美运行）。系统的数据集来自minst手写数据集，不过进行了一些处理，只用到了50000个数据。系统的准确率还是可以的，在我的电脑上运行一次大概10分钟，准确率在96%以上，而且手写板上手写了的数字可以识别出来真的很好玩诶！本系统还有1.1版
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