[机器学习] python机器学习良恶性肿瘤数据集

说明： 　　结论：通过比较，逻辑斯蒂模型比随机梯度下降模型在测试集上表现有更高的准确性，因为逻辑斯蒂采用解析的方式精确计算模型参数，而随机梯度下降采用估计值 　　特点分析：逻辑斯蒂对参数的计算采用精确解析的方法，计算时间长但是模型性能高，随机梯度下降采用随机梯度上升算法估计模型参数，计算时间短但产出的模型性能略低，一般而言，对于训练数据规模在10万量级以上的数据，考虑到时间的耗用，推荐使用随机梯度算法
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[机器学习] Bishop - Pattern Recognition And Machine Learning - Springer 2006

说明： Bishop - Pattern Recognition And Machine Learning - Springer 2006
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[机器学习] 机器学习算法汇总大全

说明： 机器学习算法汇总大全，对常见的算法用比较容易理解的语言进行描述，相比直接看算法公式更容易理解
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[机器学习] 基于支持向量机的图片分类程序

说明： 对图片的分类主要包含以下四个步骤：1.用尺度不变特征转换（SIFT）算法来提取训练集中图片的特征值。2.用K-means算法将这些特征值聚成n类。这n类中的每一类就相当于是图片的单词，所有的n个类别构成词汇表。3.对训练集中的图片构造词汇表，就是将图片中的特征值归到不同的类中，然后统计每一类的特征值的频率。4. 用支持向量机（SVM）训练一个多类分类器，将每张图片的词汇表作为特征向量。对于未知类别的图片，计算它的词汇表，使用训练的SVM分类器进行分类。
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[机器学习] CIFAR-10/100 数据集中文说明

说明： CIFAR-10/100数据集是深度学习进阶常用的数据集，本文档是关于CIFAR-10/100 数据集的中文简介。
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[机器学习] 模式识别KNN算法

说明： kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。
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[机器学习] 模式识别作业-贝叶斯分类器

说明： 模式识别作业-贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，分别是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。
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[机器学习] 模式识别作业K-L变换

说明： 模式识别作业，特征提取。K-L变换是在均方误差测度下，失真最小的一种变换，其失真为被略去的各分量之和。由于这一特性，K-L变换被称为最佳变换。许多其他变换都将K-L变换作为性能上比较的参考标准。以矢量信号X的协方差矩阵Ф的归一化正交特征矢量q所构成的正交矩阵Q，来对该矢量信号X做正交变换Y=QX，则称此变换为K-L变换（K-LT或KLT），K-LT是Karhuner-Loeve变换的简称
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[机器学习] TensorFlow Machine Learning Cookbook

说明： TensorFlow Machine Learning Cookbook TensorFlow Machine Learning Cookbook TensorFlow Machine Learning Cookbook
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[机器学习] TensorFlow for Machine Intelligence

说明： TensorFlow for Machine Intelligence . TensorFlow for Machine Intelligence TensorFlow for Machine Intelligence
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[机器学习] HowThingsWork-GPU

说明： How Things Work，介绍GPU的基本知识和历史。。。。。
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[机器学习] Machine Learning and Intelligent Communications_MLICOM,Part I-Springer(2017)

说明： We are delighted to introduce the proceedings of the second edition of the 2017 European Alliance for Innovation (EAI) International Conference on Machine Learning and Intelligent Communications (MLICOM). This conference brought together researchers
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