[机器学习] 人工智能标准化白皮书（2018版）最新

说明： 人工智能概念诞生于1956年，在半个多世纪的发展历程中，由于受到智能 算法、计算速度、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历 了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视 觉和语音识别等领域取得了极大的成功，识别准确性大幅提升，使人工智能再次 受到学术界和产业界的广泛关注。云计算、大数据等技术在提升运算速度，降低 计算成本的同时，也为人工智能发展提供了丰富的数据资源，协助训练出更加智 能化的算法模型。人工智能的发展模式也从过去追求“用计算机模拟人工智
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[机器学习] chi_sim.traineddata

说明： Tesseract-ocr 中文支持训练集，图片中文识别 放到/usr/share/tesseract/tessdata 或者 c:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata\
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[机器学习] 基于神经网络的函数模拟

说明： 是基于matlab的神经网络实现的函数模拟，其中包括2000组数据用来试验。
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[机器学习] xgboost4j和xgboost4j-spark(linux及win64版本)

说明： Java版xgboost，分linux和win64两种编译版本，linux下另有xgboost4j-spark和xgboost4j-flink的依赖包
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[机器学习] 计算机视觉资料

说明： 计算机视觉相关国际会议论文集，聚多家智慧之言。 Computer Vision is the science and technology of machines that see. The dominant scientific conferences in computer vision, such as ICCV, CVPR and ECCV, concentrate on theories and models for obtaining information from images
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[机器学习] 机器学习常用方法

说明： 包含机器学习的一些常用方法，比如PCA, 随机森林，决策树，线性感知机，Kmeans，KNN等的python实现。
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[机器学习] Python 代码

说明： 在 Vistual studio 2015 运行的 Python 代码，实现二进制的加法操作
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[机器学习] python数据分析笔记

说明： NumPy，即Numeric Python的缩写，是一个优秀的开源科学计算库，并已经成为Python科学 计算生态系统的重要组成部分。 NumPy为我们提供了丰富的数学函数、强大的多维数组对象以及 优异的运算性能。尽管Python作为流行的编程语言非常灵活易用，但它本身并非为科学计算量身 定做，在开发效率和执行效率上均不适合直接用于数据分析，尤其是大数据的分析和处理。幸运 的是， NumPy为Python插上了翅膀，在保留Python语言优势的同时大大增强了科学计算和数据处 理的能力。更重要的
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[机器学习] 机器学习课程笔记【KCBJ-JQXX-WED-003】

说明： 机器学习课程笔记【KCBJ-JQXX-WED-003】，吴恩达机器学习课程笔记简版
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[机器学习] 计算统计权威著作

说明： 适合大数据挖掘相关理论基础算法的学习，里面涉及统计，文档分类方法等经典算法
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[机器学习] 2017年AI图谱大报告

说明： 2017年AI图谱大报告，2017年AI图谱大报告，2017年AI图谱大报告
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[机器学习] 数字图像处理与机器视觉

说明： 机器视觉与图像处理是不可分开独立的，视觉采集过程中会涉及到图像的处理，识别。
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