[机器学习] 张志华《机器学习导论》笔记和补充材料

说明： 张志华教授《机器学习导论》的笔记，课后学生总结的，附带补充材料。张教授的机器学习主要侧重矩阵和优化，数学较多。
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[机器学习] 西门子logo智能家居方案

说明： LOGO! 智能逻辑控制器取代了继电器并且与 PLC 一样具有自动化编程功能，已发展成为微型 PLC 自动控制器的标准组件产品。通过集成的 8 种 基本功能和 40 多种特殊功能，LOGO! 可以代 替数以百计的开关设备，从时间继电器一直到 接触器。LOGO! 有很好的抗振性和很强的电磁 兼容性（EMC），完全符合工业标准，能够应 用于各种气候条件。全新上市的 LOGO! 8.2 ，作为 LOGO! 8 的升级替换版本，继承 LOGO! 8 强大功能的同时， 融入了新的产品亮点。LOGO! 8
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[机器学习] 西门子PLC编程图文详解

说明： 以S7-200CPU22*系列PLC的指令系统为对象，用举例的形式来说明PLC的基本指令系统，然后介绍常用典型电路及环节的编程，最后讲解PLC程序的简单设计法。S7-200PLC用LAD编程时以每个独立的网络块（Network）为单位，所有的网络块组合在一起就是梯形图，这也是S7-200PLC的特点。梯形图结构沿用继电器控制原理图的形式，采用了常开触点、常闭触点、线圈等图形语言，对于同一控制电路，继电控制原理与梯形图输入、输出信号基本相同，控制过程等效。
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[机器学习] 中文分词学习版

说明： 此为学习版，请勿用于商业用途或扩散。 以下描述转至互联网。 ============== 一、CSW中分词组件简介 CSW中文分词组件，是一套可自动将一段文本按常规汉语词组进行拆分，并以指定方式进行分隔的COM组件。本组件采用独有的高效的分词引擎及拆分算法，具有准确、高速、资源占用率小等特点。为了满足客户对文本语义进行研究分析的需要，本组件同时提供词性及词频标注功能，可根据用户要求，对其拆分后的词组进行词性标注或词频标注。互联网信息检索、数据库信息查询、智能聊天机器人、文本校对、自动翻译、 自
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[机器学习] matlab聚类分析代码

说明： % 使用高斯分布（正态分布） % 随机生成3个中心以及标准差 s = rng(5,'v5normal'); mu = round((rand(3,2)-0.5)*19)+1; sigma = round(rand(3,2)*40)/10+1; X = [mvnrnd(mu(1,:),sigma(1,:),200); ... mvnrnd(mu(2,:),sigma(2,:),300); ... mvnrnd(mu(3,:),sigma(3,:),400)];
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[机器学习] 遗传算法的Mtlab实现

说明： 遗传算法的matlab实现， 遗传算法简介  遗传算法的MATLAB实现  应用举例 在工业工程中,许多最优化问题性质十分复杂,很难用 传统的优化方法来求解.自1960年以来,人们对求解这类难 解问题日益增加.一种模仿生物自然进化过程的、被称为“ 进化算法（evolutionary algorithm）”的随机优化技术在解这 类优化难题中显示了优于传统优化算法的性能。目前，进化 算法主要包括三个研究领域：遗传算法、进化规划和进化 策略。其中遗传算法是迄今为止进化算法中应用最多、比较 成熟
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[机器学习] 基于神经网络的人脸识别方法（包含代码和操作过程）

说明： 基于CNN的人脸识别方法，包含全部代码和操作流程，包含人脸识别示例及总结。
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[机器学习] fast.ai 数值线性代数讲义中文版 v2

说明： fast.ai 数值线性代数讲义中文版 v2
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[机器学习] 肤色分割数据集

说明： 肤色分割数据集 下载：数据文件夹，数据的描述 摘要：肤色分割的数据集构建了B、G、R颜色空间。皮肤和非皮肤性数据是使用来自不同年龄、人脸皮肤纹理生成的性别和种族的人。 数据集的特征： 单因素 实例的数目： 二十四万五千零五十七 区域 电脑 属性特征： 真实 属性的数目： 四 捐款日期 2012-07-17 相关的任务： 分类 遗漏值的吗？ N / A Number of Web Hits: 十二万七千六百九十九 来源 该rajen Bhatt，迪豪；rajen.bhatt''gmail.com
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[机器学习] 相机线性模型（针孔成像）

说明： 在计算机视觉中，我们就是利用相机模型将三维空间点与二维图像点联系起来的。在实际中，往往有数学模型来描述摄像机模型，摄像机模型有很多，但是一般分为针孔模型（线性模型）和非线性模型。
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[机器学习] 动物识别系统

说明： 产生式动物识别系统实验报告加代码，内容比较全面，并且是c++语言编写
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[机器学习] Data Science at the Command Line Janssens 2014 pdf

说明： Data Science at the Command Line Janssens 2014 pdf
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