[机器学习] 机器学习不确定性（来自于PKDD 2020）

说明：不确定性的概念在机器学习中是非常重要的，并且构成了现代机器学习方法论的一个关键元素。近年来，由于机器学习与实际应用的相关性越来越大，它的重要性也越来越大，其中许多应用都伴随着安全要求。
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[机器学习] SMO 算法.pptx

说明：推导了 SMO （序列最小最优化）算法中两个变量的解析解，偏置 b 如何取值，以及两个变量如何选取。
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[机器学习] zh_core_web_md_szq.zip

说明：该资源包是spacy模块训练中文的middle大小的预料，下载解压文件，里面包含zh_core_web_md-2.3.0.tar.gz文件，如何使用请转到https://blog.csdn.net/qq_34624315/article/details/109095357查看！！！
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[机器学习] python底层代码Cpython

说明：python底层代码由C语言编写，这是Cpython即python底层代码，从github上下载来的，希望大家一起学习进步。
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[机器学习] 癌症病人数据集，总共100条数据

说明：用于KNN算法的癌症数据，类型为csv，数据项包括id diagnosis_result radius texture perimeter area smoothness compactness symmetry fractal_dimension，“B”为健康，“M”为患病
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[机器学习] 吴恩达机器学习中英对照目录

说明：个人整理的吴恩达机器学习中英对照目录，在看视频的时候可以作为目录来用，中英对照方便查询
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[机器学习] ICLR 2021上与【自监督学习】 & 【Transformer】相关的论文

说明：国际表示学习大会（The International Conference on Learning Representations）是致力于人工智能领域发展的国际知名学术会议之一。为了分析最新研究动向，本文精选了涵盖自监督学习、Transformer、图神经网络、自然语言处理、模型压缩等热点领域，将分多期为大家带来系列论文解读。
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[机器学习] Kmeans.zip

说明：人工智能 Kmeans算法实现的源代码
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[机器学习] 《异构网络表示学习》综述论文

说明：表示学习为各种AI领域提供了一种革命性的学习范式。在这个综述中，我们研究和回顾了表示学习的问题，并将重点放在由不同类型的顶点和关系组成的异构网络上。这个问题的目标是自动地将输入异构网络中的对象(最常见的是顶点)投射到潜在的嵌入空间中，这样网络的结构和关系属性就可以被编码和保存。
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[机器学习] 模式识别线性分类器实验——MSE

说明：含实验报告。 采用最小平方误差判别（MSE），对线性可分数据集和非线性可分数据集进行分类。通过实验观察不同参数取值分类结果的差异性。 在线性不可分的情况下，不等式组不可能同时满足。一种直观的想法就是，希望求一个α*使被错分的样本尽可能少。这种方法通过求解线性不等式组来最小化错分样本数目，通常采用搜索算法求解。
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[机器学习] tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

说明：TensorFlow在python3.7版本的安装程序，使用方法查阅相关资料,TensorFlow的版本是1.9
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[机器学习] 线性回归使用数据.csv

说明：数据为某公司三种销售渠道的广告投入和最终销售量，可以用于简单的线性回归分析和机器学习中的线性回归分析。
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