[机器学习] BSDS300-human

说明： BSDS300-human是伯克利大学D. Martin and C. Fowlkes and D. Tal and J. Malik等人完成的数据集 通过向30个受试者呈现彩色和灰度图，完成图像分割，作为基准
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[机器学习] The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark-BSDS300

说明： BSDS300数据集为图像分割和边缘检测的研究提供基准； 数据集由30个人类受试者完成，通过向一半的受试者提供彩色图像，向另一半提供灰度图像，从而完成图像的手工分割 BSDS300数据集分为包含200张图像的训练集和100张图像的测试集 BSDS300 human为每个受试者完成的手工标记数据集
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[机器学习] opencv3.2人脸检测正样本5061张

说明： 该资源用于OpenCV中人脸检测分类器的训练，正样本数量5061张，实际测试可用，24*24分辨率
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[机器学习] PSO_LSSVM程序代码及LSSVM工具箱

说明： PSO和LSSVM结合代码，亲测可用，并含有LSSVM工具箱，安装于matlab中即可运行。
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[机器学习] statistical and Machine Learning Data Mining

说明： 英文版的书籍，全书44章节， Science Dealing with Data: Statistics and Data Science
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[机器学习] 模式识别期末练习题

说明： 模式识别（英语：Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。
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[机器学习] 主成分分析过程

说明： pca又称主成分分析，上面只是算法过程，可以搭配《偏最小二乘回归的线性与非线性方法》---王惠文看。里面又详细的PCA详解。
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[机器学习] 支持向量机通俗导论

说明： 支持向量机通俗导论，来自网上一位大神写的，比较详细，便于理解。
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[机器学习] hownet最新版资源

说明： 清华大学开源的最新版的hownet，基于它可以做词语相似度计算，构建基本的知识库等，懂的拿走不谢！
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[机器学习] Machine Vision Toolbox 4.1

说明： 基于matlab的机器人视觉工具箱的应用（英文版）。
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[机器学习] 感知器 人工智能

说明： 人工智能，感知器神经网络，适合初学者使用，内附解释（两个m文件）
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[机器学习] 感知器神经网络

说明： 人工智能，感知器神经网络分类，仿真，内附解释，供初学者使用。
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