[机器学习] Practical Artificial Intelligence

说明：了解所有级别的人工智能（AI）如何出现在最难以想象的普通生活场景中。本书探讨了诸如神经网络，代理，多代理系统，监督学习和无监督学习等主题。这些和其他主题将通过实际示例进行解决，因此您可以使用AI解决方案学习基本概念并将其应用于您自己的项目。 人们倾向于将人工智能视为神秘而与他们日常生活无关的东西。实用人工智能提供简单的解释和实施指示。本书不是专注于理论和过于科学的语言，而是使各级实践者不仅能够学习人工智能，还能实现其实际用途。
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[机器学习] 基于hog+pca+svm行人检测源码

说明：基于hog+pca+svm行人检测源码，包括训练以及检测的所有的代码，希望可以帮助到需要的人。
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[机器学习] 基于opencv的flog算子源码

说明：基于opencv的flog算子源码，可以直接在opencv中调用，具有一定的参考的价值
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[机器学习] Spark视频第2课_解密Spark第二代Tungsten引擎实现内幕

说明：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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[机器学习] hog+svm性别识别源码

说明：基于opencv 的hog+svm性别识别源码 ，其中文件夹中生成xml，可以直接使用。可以作为参考代码
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[机器学习] Spark视频第3课_Structured Streaming In Spark

说明：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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[机器学习] Spark视频第4课_深度解析Spark Structured Streaming

说明：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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[机器学习] Spark视频第5课_深入理解Spark RDD&Dataframe;

说明：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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[机器学习] Spark视频第8课_1分钟内彻底理解大数据机器学习

说明：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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[机器学习] Learn Data Analysis with Python

说明：通过这个紧凑的实用指南开始使用Python进行数据分析。本书包括三个练习和一个案例研究，以正确的格式将数据输入和输出Python代码。使用Python学习数据分析还可以帮助您使用分析发现数据中的含义，并向您展示如何将其可视化。 每节课都尽可能自成一体，允许您根据自己的需要进出示例。如果您已经在使用Python进行数据分析，那么您会发现许多您希望在Python中知道如何操作的内容。然后，您可以采用这些技术并将它们直接应用到您自己的项目中。 如果您不使用Python进行数据分析，本书将向您介绍一开始
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[机器学习] Practical Data Science

说明：了解如何使用可重复的方法构建数据科学技术堆栈并执行良好的数据科学。您将学习如何将数据湖转换为业务资产。 实用数据科学中展示的数据科学技术堆栈是由业内通用的组件构建的。数据科学家Andreas Vermeulen详细演示了如何构建和提供技术堆栈以产生可重复的结果。他向您展示了如何应用实用方法从数据湖中提取可操作的业务知识，数据湖包含来自多种数据类型和维度的数据。
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[机器学习] 变分自编码器代码

说明：generate.py; model.py; train.py; read.py四个代码文件，实现vae。
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