[机器学习] 随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)

说明： 随机森林工具包randomforest-matlab(基于RF_MexStandalone-v0.02修改,保证可用)具体使用参考我的文章https://blog.csdn.net/ylrqvt/article/details/88379281
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[机器学习] 40种雕刻机图纸1

说明： 40种雕刻机图纸1 如果有人要的话，我再把2传上来。
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[机器学习] Bundle Adjustment Method using Sparse BFGS Solution

说明： This letter introduces an efficient bundle adjustment (BA) method based on the sparse Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (sparse BFGS, sBFGS) solution, which efficiently estimates camera poses and 3-D points. The Levenberg-Marquardt (LM) solution, whi
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[机器学习] 自然语言理解中的几个根本问题_宁春岩_1985

说明： 自然语 言理解 中的最高 问题是知识 的形 式化或 表 达 问题。 这 里 说 抢知 识 指 为是 人所 感知 或 认 知 的一切。 设 人所感 知或 认 知的 一 切为, 知 识 午形式一化或表 达 问题就 是关 于 的 形式化 或表 达 问题。 人 类 语言本 来 就 是 “ 自然 的” 表 达知识的一种 形 式化 系 统, 或 者说是 人 的知识 表 达形式 系统。 但 是, 人所 感 知 的一 切厂 并不 都 能在自然 语 言 中得到全 部表达 其 中一 部分 甚至 是很 大一 部 分
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[机器学习] 自然语言理解的语言学假设_衰毓林_1991

说明： 本文 首先指 出理 解语 言涉及 词类、 语 序、层次、 语 法 关 系和语义 关系等因素, 井从墓本单元 运 算关系和优先级 三 个方面 比较 自然语 言和形 式语 言的差别, 反 映计算机理解 然语 言 的困难之 所在。 然后, 文 章分析语言理 解和下 棋游戏在运用规则和策略 上 的 相 似性 揭示 理 解语 句意 义 所调 用 的两 类规则及其特点 证 明语 用推理具有非单调性的逻辑特征 提 出采用非单调逻辑来为计算机 理解会话含义提供一 种形式化的机制。 最后, 文 章讨论常识 在语
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[机器学习] 中文信息处理技术概述 - 张华平-2016

说明： 真正意义上的中文信息处理迄今已经有20余年的历史了，随着计算机的普及和Internet的蓬勃发展，中文信息处理技术实实在在的改变了人们的生活。本文根 据目前所能收集的文献资料，集中整理了中文信息处理技术发展的简史，并从自身专业的角度，针对重大的研究工作做了粗浅的评述，旨在提供一个中文信息处理技 术发展的脉络，达到“以史为鉴”或者“温故而知新”的效果。
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[机器学习] matlab 人脸识别

说明： matlab人脸识别代码，三个函数，说明了相关命令调用，可以应用在自己的程序上
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[机器学习] 机器学习实验报告，验证码识别，代码+PPT报告+实验报告

说明： 机器学习实验报告，验证码识别，代码+PPT报告+实验报告，Python
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[机器学习] python中文分词使用的中文文章

说明： python中文分词使用的中文文章，里面冯唐的作品，具体网址：https://blog.csdn.net/LEE18254290736/article/details/88374929
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[机器学习] 机器学习鸾尾花iris数据集csv格式

说明： 机器学习鸾尾花iris数据集csv格式，完整的高质量数据，不含有异常点。可直接使用各种分类算法分析。
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[机器学习] 旋转倒立摆源码

说明： 系统利用PWM波调速方法控制电机转速。采集多组摆杆角度值数据作为神经网络的学习资料进行学习，得到PID控制器的最佳参数值，从而利用增量式PID控制算法对电机转速进行调节。系统实现了摆杆的起摆控制、稳定控制和鲁棒性控制。经过实验测试证明控制器的控制效果较好，动态响应快，鲁棒性强。
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[机器学习] 改进遗传算法的移动机器人动态路径规划

说明： 研究针对遗传算法（GA）提出了一种新的变异算子，并将其应用于动态环境下移动机器人的路径规划问题。移动机器人的路径规划在障碍物环境中发现从起始节点到目标节点的可行路径。 通过利用其强大的优化能力，遗传算法已被广泛用于生成最优路径。虽然简单遗传算法或其他改进的变异算子中的常规随机变异算子会导致不可行路径，但所提出的变异算子不会并且避免早熟收敛。为了证明所提出的方法的成功，它被应用于两种不同的动态环境，并且与之前在文献中改进的GA研究进行了比较。与所提出的变异算子相比，遗传算法寻找最优路径的次数要多
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