[机器学习] 基于遗传算法的机器人手臂运动规划

说明： 该代码提出了遗传算法(GA)来优化3连杆(冗余)机器人的点对点轨迹规划 手臂。所提出的遗传算法的目标函数是在不超过最大值的情况下最小化旅行时间和空间 预先定义的扭矩，不与机器人工作空间中的任何障碍物发生碰撞。四次多项式和五次多项式 用于描述连接起始点、中间点和最终点的连接段。使用了直接运动学 为了避免机器人手臂的奇异配置。
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[机器学习] online Bagging and Boosting

说明： Bagging and boosting are well-known ensemble learning methods. we present simple online bagging and boosting algorithms that we claim perform as well as their batch counterparts.
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[机器学习] 语音识别基本法

说明： HMM-GMM,HMM-DNN语音识别原理介绍，比较基础，易懂。适合入门者
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[机器学习] CS231n课程笔记翻译：Python Numpy教程

说明： CS231n课程笔记翻译：Python Numpy教程 李飞飞深度学习
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[机器学习] 基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法

说明： 基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
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[机器学习] VQ_LBG矢量量化技术（分裂法），代码完整，不调库，内含数据集，直接能用

说明： VQ_LBG矢量量化技术（分裂法），代码完整，不调库，内含数据集，直接能用，并能够保存为gif动态图。
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[机器学习] 数据降维的处理工作接触到drtoolbox工具箱

说明： 线性降维是指通过降维所得到的低维数据能保持高维数据点之间的线性关系。线性降维方法主要包括PCA、LDA、LPP（LPP其实是LaplacianEigenmaps的线性表示）；非线性降维一类是基于核的，如KPCA，此处暂不讨论；另一类就是通常所说的流形学习：从高维采样数据中恢复出低维流形结构（假设数据是均匀采样于一个高维欧式空间中的低维流形），即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射。非线性流形学习方法有：Isomap、LLE、LaplacianEigenmaps、LTSA、MVU --
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[机器学习] HanLp数据字典（1.7.1）

说明： 汉语言处理包中的data.zip数据，github上下载速度有点慢，这里提供下载。其他相关资源可从官网上下载jar包及配置文件。
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[机器学习] Where You Go Reveals Who You Know

说明： Where You Go Reveals Who You Know:Analyzing Social Ties from Millions of Footprints
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[机器学习] AR人脸库_图片jpg格式

说明： 包含50个男性与50个女性的人脸图片 男性图像存储为：M-xx-yy.jpg 女性图像存储为为：w-xx-yy.jpg xx是唯一的人物标识符, yy指定每个图像的特征; 其含义如下表所示： 1：中性表达 2：微笑 3：愤怒 4：尖叫 5：左灯亮 6：正确点亮 7：所有侧灯都亮了 8：戴太阳眼镜 9：戴上太阳眼镜并留下光线 10：戴上太阳眼镜并右上灯 11：戴围巾 12：戴上围巾，左手轻盈 13：戴上围巾，右上灯 14至26：同一个人在另一个时期拍摄的图片（与1至13相同的条件）
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[机器学习] 决策树的训练与保存

说明： 决策树模型的训练、调参；模型的 保存与调用。语言：PYTHON。
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[机器学习] 决策树的训练与 保存

说明： 决策树模型的训练、调参；模型的 保存与调用。语言：PYTHON。
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