[机器学习] 强化学习Nips2020论文下载

说明：总共178篇，基本涵盖了20年NIps上所有与强化学习相关的文章。 zip压缩包，不要解压密码，261M大小。 看一看顶会论文怎么写的，自己下笔也大概能有个章法，Good Luck！ 勤奋决定天分！
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[机器学习] 联邦学习安全与隐私保护综述

说明：联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。
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[机器学习] 吴恩达机器学习第二章答案ex2.rar

说明：吴恩达机器学习第二章作业答案，包含答案，题目解析和原始数据。本博客为作者自行完成的吴恩达机器学习课后练习题目，使用的是matlab语言。
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[机器学习] 《深度学习不确定性量化: 技术、应用与挑战》

说明：在优化和决策过程中，不确定性量化(UQ)在减少不确定性方面起着至关重要的作用。它可以用于解决科学和工程中的各种实际应用。
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[机器学习] PCA-理论及代码实现

说明：决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发⽣概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望 值⼤于等于零的概率，评价项⽬⻛险，判断其可⾏性的决策分析⽅法，是直观运⽤概率分析的⼀种图 解法。由于这种决策分⽀画成图形很像⼀棵树的枝⼲，故称决策树。在机器学习中，决策树是⼀个预 测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的⼀种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使⽤算法 ID3C4.5,和C5.0⽣成树算法使⽤熵。这⼀度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是⼀种树形结构，其中每个内部
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[机器学习] 大数据时代的Serverless工作负载预测-特征工程后的数据

说明：大数据时代的Serverless工作负载预测-特征工程后的数据 76M 下载有点慢 难度与挑战： 1.模型的准确性。模型的度量指标； 2.模型的抗干扰能力。能应对异常数据的干扰； 3.模型的通用性。不依靠堆叠模型提升效果。 出题单位：华为
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[机器学习] hello world 的opencv

说明：hello world 的opencv
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[机器学习] 机器视觉应用类培训文档

说明：通用技术知识框架搭建：视觉通用调试技术的推广，让应用人员有一个全 面的知识架构，不是一个一个项目学习，是整个面的铺开，以后知识可举一反三。
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[机器学习] 2.机器视觉培训-镜头光源类.pptx

说明：通用技术知识框架搭建：视觉通用调试技术的推广，让应用人员有一个全 面的知识架构，不是一个一个项目学习，是整个面的铺开，以后知识可举一反三。
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[机器学习] 3.机器视觉培训-软件通用调试.pdf

说明：通用技术知识框架搭建：视觉通用调试技术的推广，让应用人员有一个全 面的知识架构，不是一个一个项目学习，是整个面的铺开，以后知识可举一反三。
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[机器学习] C语言-梯度下降法实现房价预测系统（可直接运行cpp）

说明：机器学习的一个作业，用C语言写的简单易懂可直接运行。梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。
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[机器学习] C语言-三层BP网络（隐层一层）实现mnist手写数字识别

说明：C语言-三层BP网络（隐层一层）实现mnist手写数字识别。cpp文件可直接运行，mnist手写数字识别请自行下载，和cpp文件放到同一个路径文件夹下就可以了。成功率达93.49；高斯分布初始化参数。 训练参数的代码文件是BP-network.cpp； 测试的代码文件是BP_test.cpp； 先执行BP-network.cpp，训练完将会生成4个参数txt文件； 再执行BP_test.cpp利用得到的参数去预测测试样本，与测试样本的真实输出做对比，得到识别成功率。
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