[机器学习] 地图着色回溯法

说明： Map1.0代码 MapColoring.jar运行文件 人工智能-地图着色答辩.pptx 人工智能课程项目报告 .doc
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[机器学习] matlab图像增强（空域和邻域滤波）

说明： 1 了解空域增强的基本原理 2 掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用 3 掌握图像中值滤波增强的使用 4 了解频域增强的基本原理 5 掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理
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[机器学习] 人工智能法律问题

说明： 科学谈讨法律方面人工智能的发展应用前途，本论文有法学院学生编写
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[机器学习] tesserocr-2.4.0

说明： 适合python的库，下载较慢放上来方便大家，运行tesserocr-2.4.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl即可安装完毕。
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[机器学习] 基于神经网络车牌识别识别

说明： 基于神经网络车牌识别识别，完整源代码和论文，运行效果良好，识别率60%，供参考，matlab2016版本运行
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[机器学习] 我的字符识别模式识别完整毕业设计

说明： 我的字符识别毕业设计，属于模式识别，是完整毕业设计
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[机器学习] 随机森林工具箱及自动化编译脚本（包含tdm-gcc编译器）

说明： 自动化编译随机森林工具箱，直接点击自动配置.bat即可。如果遇到错误，点击安装tdm-gcc-5.1.0-3编译器，并按照https://blog.csdn.net/catherine627/article/details/70472848中的内容设置环境变量。
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[机器学习] xgboost.rar

说明： XGBoost[1]是2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，此函数库因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注。仅在2015年，在Kaggle[2]竞赛中获胜的29个算法中，有17个使用了XGBoost库，而作为对比，近年大热的深度神经网络方法，这一数据则是11个。
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[机器学习] tf_nightly_2.0_preview-1.13.0.dev20190112-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明： tf_nightly_2.0_preview-1.13.0.dev20190112-cp36-cp36m-win_amd64.whl, TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习和深度学习
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[机器学习] vimrc的配置文件

说明： vimrc的配置文件，对应博客“linux服务器中安装vimrc的一二三”中的内容
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[机器学习] knn算法分类自己手写的数字

说明： 这个貌似跟我之前上传过的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》有些重复，两个资源是一样的，都可以下载。 我上传了很多关于knn的东西，这个是使用的自己的手写图片，根据knn的算法原理实现的，没有使用skleran库，自己的手写图片也在里边了。
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[机器学习] 使用knn对MNIST分类

说明： 有不少同学看到我的《Python代码实现简单的MNIST手写数字识别（适合初学者看）》博客，跟我要源代码和数据，还得邮箱一个一个回复，我直接放在资源里吧。另外还有根据knn原理写的代码，没有使用sklearn库，也上传在我的资源里了。
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