[机器学习] 遗传算法优化TSP问题（C++版本）

说明： 用遗传算法解决经典案例TSP问题，随机遍历抽样 、顺序交叉、对换变异。 用C++写的，含有一个.cpp文件和一个.txt文件 。
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[机器学习] 阿里音乐流行趋势预测大赛程序

说明： 天池大赛第六名。这个赛题不是典型的分类、聚类问题，而是时间序列问题，这种时间序列问题，主要在于学习出周期性和趋势。为了达到学出周期性和趋势的目标，可以试用统计学中典型的时间序列模型如STL分解和ARIMA，这样的模型的优点是便捷，弱点是像个黑盒，不太便于添加更多特征。
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[机器学习] （2008）A_Case-Based_Approach_for_Action_Selection_and_Coo

说明： Designing a robot’s behavior in imprecise, uncertain, dynamic, unpredictable and real-time response domains is very challenging, and even more if an adversarial component is also present. An example of such domains is the robot soccer. In this work
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[机器学习] 汽车运动模型仿真 源码

说明： 运动学自行车模型和动力学自行车模型 在简要了解了PID控制以后，我们就要接触一些现代的控制算法。在了解高级的车辆控制算法之前，掌握车辆运动模型是非常有必要的。车辆运动模型就是一类能够描述我们的车辆的运动规律的模型。
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[机器学习] PCA故障诊断步骤

说明： 包括PCA基本理论，基于PCA的故障检测步骤、PCA方法的优缺点，基于TE平台的仿真结果和总结
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[机器学习] 人脸识别实验

说明： 人脸识别实验过程、实验原理、实验结果截图及代码。包括PCA原理和人脸识别方法
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[机器学习] lasso回归MATLAB程序

说明： LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。
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[机器学习] 批量文件重命名

说明： 博客《如何将视频转换成视频帧（视频图像序列）+ 如何制作自己的视频跟踪数据集》的配套文件。使用方法见上述博客
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[机器学习] Support Vector Machines

说明： This note is about the Support Vector Machines (SVM), a method that has exhibited excellent accuracy in classication problems. Complex mathematics are involved in various aspects of SVM, e.g., proof of its generalization bounds, its optimization, de
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[机器学习] Information Theory

说明： “Information lies at the heart of biology, societies depend on it, and our ability to process information ever more efficiently is transforming our lives. By introducing the theory that enabled our information revolution, this book describes what in
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[机器学习] 信息论（英文版）

说明： “Information lies at the heart of biology, societies depend on it, and our ability to process information ever more efficiently is transforming our lives. By introducing the theory that enabled our information revolution, this book describes what in
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[机器学习] 机器学习教程、自己动手做聊天机器人（shareditor）

说明： 机器学习教程、自己动手做聊天机器人（shareditor） 机器学习教程、自己动手做聊天机器人（shareditor）
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