[机器学习] Python机器学习库 （Scikits-Learn） User Guide

说明： Python机器学习库 （Scikits-Learn） User Guide
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[机器学习] python决策树代码

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，评价项目风险，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ID3, C4.5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。
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[机器学习] Detecting and Recognizing Human-Object Interactions

说明： 要理解视觉世界，机器不仅必须识别单个目标，还必须识别它们是如何交互的。本文提出了一种新的模型，挑战日常照片中检测⟨人类、动词、目标⟩三元组的任务。
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[机器学习] 获取一张图片上的坐标点

说明： matlab程序源码，可以获取任意一张图片上的坐标点，做项目时用到的
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[机器学习] “情感计算”让机器人学会“读心术”

说明： 随着机器人进入日常生活中的各个方面，人们对其提出了更高的要求，希望它们具有感知人类情感、意图的能力，这类机器人称为情感机器人。 情感机器人的出现将改变传统的人机交互模式，实现人与机器人的情感交互。用人工的方法和技术赋予机器人以人类式的情感，使情感机器人具有识别、理解和表达喜乐哀怒的能力。
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[机器学习] MFCC的语音情感检测的源程序代码

说明： 本源程序代码的目的是给出语音情感计算的概况以及最新进展，探讨语音情感计算的整个过程。首先，介绍了语音情感计算的定义以及它的交叉学科的本质。接下来，从数字信号处理的角度研究了基于最常用的数字语音信号特征——MFCC的语音情感检测的全过程。然后，利用柏林语音情感数据库分析了在提取MFCC的过程中一些具体的参数的选择对检测结果准确率的影响。最后，阐述了语音情感计算领域面临的挑战以及今后的可能发展趋势。 用的是柏林语音情感数据库，最终的识别率勉强接近50%，存在的问题我也思考了，但是一时解决不了。
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[机器学习] 情感识别引擎平台的基本思路构架

说明： 提出了 情感识别引擎平台的基本思路构架， 以后后续开发的功能规划。
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[机器学习] python正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词

说明： python正向最大匹配分词和逆向最大匹配分词完整的源代码分享，运行使用后对相关技术人员很有分享价值，为开发人员节省开发时间和提高开发思路是很不错的选择
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[机器学习] 支持向量机学习文档（全）

说明： 支持向量机完整的理论证明，借鉴李航的统计学习方法，吴恩达的斯坦福公开课教程，机器学习实战及代码，编程文档欢迎讨论，共同进步。
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[机器学习] 支持向量机实战代码（全）

说明： 机器学习实战支持向量机代码，分为简易SMO，完整SMO，引入核函数SMO，以及实战利用其做手写字体的识别。 完整的代码需要数学理论作为依托，请关注我的学习文档，有完整的理论证明，供大家参考。
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[机器学习] opencv实现石头剪刀布代码

说明： opencv 利用摄像头来判断石头剪刀布的小游戏，代码值得一看。
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[机器学习] Deep_Learning_with_Python_Keras.pdf 英文版

说明： 使用python，用keras学习深度学习，包含很多的实践实例。英文版，不是中文版。
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