[机器学习] 北交机器学习数据集资源

说明：北交机器学习数据集资源
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[机器学习] 机器人学中的状态估计.zip

说明：机器人学中的状态估计中文版 + 2020英文版 尽管每种机器人的功能各异,然而在实际应用中,它们往往会面对一些共同的问题—状态估计(state estimation)和控制(control)。机器人的状态,是指一组完整描述它随时间运动的物理量,比如位置,角度和速度。本书重点关注机器人的状态估计,控制的问题则不在讨论之列。控制的确非常重要——我们希望机器人按照给定的要求工作,但首要的一步乃是确定它的状态。人们往往低估了真实世界中状态估计问题的难度,而我们要指出,至少应该把状态估计与控制放在同
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[机器学习] DeepID2——强大的人脸分类算法笔记.docx

说明：作为AI技术最广为人知的应用，作为背景还是很值得了解一下的。不仅可以快速了解一个算法的构架，而且还有助于我们理解所谓机器识别的本质。
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[机器学习] keras-ocr 模型文件 craft_mlt_25k.h5 crnn_kurapan.h5

说明：keras-ocr 模型文件 craft_mlt_25k.h5、craft_mlt_25k.pth、 crnn_kurapan.h5 、crnn_kurapan_notop.h5
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[机器学习] csBP.m 布谷鸟bp算法

说明：布谷鸟bp算法，无bug，结果好，可以外接matlab一起使用，不会有任何错误，希望大家放心上使用，大家可以下载学习哦
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[机器学习] 数值分析的第一章课件

说明：介绍了数值分析第一章的内容 通过以上实验发现第一种算法是不稳定的，而第二种算法是稳定的（无论初值给多少，都能稳定的收敛），第一种算法中，由于误差 en=|In-In*|=|-20*In-1+1/n-(-20*In-1*+1/n)|=20*|In-1-In-1*| 由上式可知，第一种算法每计算一步误差都扩大了20倍。 在第二种算法中， en=|In-In*|=|1/(-20)*In+1+1/(20*(n+1))-(1/(-20)*In+1*+1/(20*(n+1)))|=1/20*|In+1-In
<weixin_44097850> 在 上传 | 大小：258048

[机器学习] 基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵

说明：基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵， 包含上述三个方法的python代码实现，全部在Jupyter Notebook上实现的。
<weixin_44921013> 在 上传 | 大小：290816

[机器学习] 遗传算法优化BP神经网络

说明：基于遗传算法优化的BP神经网络是科研中的常用方法，通过遗传算法优化初始神经网络的权值阈值，使模型更快收敛，同时降低陷入局部最优的可能，本资源代码中，只需更改加载数据，拿来即用。
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[机器学习] 基于遗传算法的降纬方法

说明：在科研中年常将遗传算法作为优化权值阈值的主要方法，但该算法不局限于此，还可以进行网络结构的优化和数据的优化，本资源将GA降纬的实现方法整理出来。
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[机器学习] Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业（未包含答案）

说明：Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业；If you are using Octave (>=3.8.0), or have an existing installation of MATLAB (< R2019b), download this week’s programming assignment here. This ZIP-file contains the instructions in PDF format along with the starter c
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[机器学习] Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业（答案）

说明：Andrew-Ng-ML 吴恩达机器学习 编程作业；If you are using Octave (>=3.8.0), or have an existing installation of MATLAB (< R2019b), download this week’s programming assignment here. This ZIP-file contains the instructions in PDF format along with the starter c
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[机器学习] 粒子群优化神经网络.zip

说明：离子群优化算法是科研中常用的算法之一，在本资源包中，将常规BP神经网络与粒子群优化后的BP神经网络做了对比，得出较为可信的结果。
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