[机器学习] 《机器学习对偶性》报告

说明：Google 研究科学家Mathieu Blondel在PSL大学的“机器学习的对偶性”课程材料。主题包括共轭函数，平滑技术，Fenchel对偶性，Fenchel-Young损失和块对偶坐标上升算法。
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[机器学习] MNIST与FashionMNIST数据集

说明：数据集包括了MNIST和FashionMNIST，有原始数据集raw和经过torchvision.datasets处理过的processed目录
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[机器学习] glove.6B.100d.txt.zip

说明：glove.6B是斯坦福大学训练的词向量包(862MB)，glove.6B.100d是100维词向量，TEXT.build_vocab可以根据我自己的词汇表内的词匹配到glove内的词，组建成为需要的词向量；后面如果想使用这个新词向量，可以通过TEXT.vocab.vectors返回
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[机器学习] 神经网络中的感知机模型

说明：人工神经网络中最简单的模型，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法,输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。
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[机器学习] 神经网络算法之贝叶斯分类器

说明：资源包含贝叶斯分类器学习报告、实验报告、matlab代码程序，供机器学习初学者学习使用。以身高或者体重数据作为特征，在正态分布假设下利用贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器。
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[机器学习] EMNLP 2020论文分析：知识图谱增强语言模型或是未来的发展趋势！

说明：在EMNLP 2020的论文投递中，知识图谱的研究热度不减，并成为继续推动NLP发展的重要动力之一。在EMNLP 2020中，知识图谱领域有了哪些最新研究进展呢？作者从中选出了30篇文章，对未来2-3年知识图谱的研究趋势进行分析。让我们一起来看看！
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[机器学习] 华氏度转摄氏度.cpp

说明：华氏度转摄氏度
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[机器学习] 偏最小二乘法pls算法计算

说明：化学计量学方法中常用的一种建模方法，可以通过通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。 很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。
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[机器学习] 基于近似熵、样本熵、排列熵的情绪分类

说明：数据集使用的是DEAP数据集，情绪标签为平静态和压力态，总共270个样本，包含单个导联和多个导联分类
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[机器学习] python------数据预处理与特征工程----相关数据集

说明：文章：python------数据预处理与特征工程系列用到的数据集。 digit recognizor.csv Narrativedata.csv
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[机器学习] opencv.rar

说明：如果有使用 **opencv_contrib** 可能会出现某些文件下载不成功的问题，目前发现的有以下格式的文件： - boostdesc_* - vgg_generated_* - face_landmark_model.dat
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[机器学习] 人工智能原理与算法课程资源

说明：最全的人工智能算法介绍，含课后习题参考答案。如何使各种计算系统变得像人一样聪明，在计算机技术日益普及且人们对其期望越来越高的今天显得格外重要。
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