[机器学习] Tesseract最新版本4.0及中文语言包（简体）

说明： 谷歌最新的开源OCR，tesseract的最新版本4.0的，对应的简体中文语言包。
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[机器学习] 神经网络模型的基本框架（基于Python）

说明： 神经网络模型的基本框架代码，是基于Python语言编写，且是notebook方式。可以在ipython上运行。
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[机器学习] GP for Machine learning

说明： 高斯过程最权威的讲解，基本上所有的高斯过程算法都以此文章为基础。
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[机器学习] Multiphysics Modeling Using COMSOL(2012)

说明： The purpose of this book is to introduce hands-on model building and solving with COMSOL® Multiphysics® software to scientists, engineers, and others interested in exploring the behavior of different physical device structures on a computer, before
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[机器学习] xgboost调参

说明： xgboost调参教程 ，适合机器学习 与风控评分卡调参相关学习。
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[机器学习] 扩展卡尔曼滤波python代码

说明： 某物体在XY平面做运动，采样周期为1s，该运动系统的状态方程如式 (2-1) 所示， 其中,为系统的状态向量，各状态变量对应地分别表示方向的位置、方向速度、方向的位置、方向的速度。 为零均值高斯白噪声, 。 采用方位角传感器测量运动系统的方位角，作为系统的输出。系统的输出方程如式（2-2）所示： 其中 是零均值高斯白噪声，。 假设系统的初始状态, ，=0.02。 试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。 要求： （1）利用Matlab或Python 编写仿真程序。 （2）给出各状态变量的真值和
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[机器学习] 扩展卡尔曼滤波算例matlab

说明： 1某系统的非线性状态方程和观测方程分别如式（1-1）和（1-2）所示。系统的一维状态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。 要求： （1）利用Matlab或Python 编写仿真程序。 （2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。 （3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。 （4）对滤波效果进行分析。
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[机器学习] python设置图片尺寸

说明： python设置图片尺寸，用python直接给图片设置你想要的尺寸
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[机器学习] Python开发技术详解

说明： Python开发技术详解
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[机器学习] machine-learning-yearning

说明： 《machine-learning-yearning》吴恩达老师 最终手稿，拿走不谢
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[机器学习] 基于卡尔曼滤波算法在三维球轨迹中跟踪应用

说明： 三维空间下的球轨迹kalman跟踪，三种方法分别实现，具体请参考https://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/84203398
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[机器学习] 熵率超像素

说明： 熵率超像素，很简单便捷的方法，处理高光谱图像比较方便
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