[机器学习] 美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集

说明： 美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集，英文，已划分好正负样本。总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用
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[机器学习] 国标863词性标注集

说明： 国标863词性标注集，ltp使用的词性标注集，有利于自然语言处理的分析。
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[机器学习] 无指导的开放式中文实体关系抽取

说明： 无指导的开放式中文实体关系抽取，对构建知识图谱中的三元组抽取有一定的参考作用
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[机器学习] 多类SVM分类器

说明： 利用SVM实现的多类分类器，给算法对于要分类的样本没有数量限制，可以不一样
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[机器学习] 搞定机器学习面试

说明： 文档内容涉及算法和数学公式不多，用近乎浅显的语言来解释，适合面试时的复习参考
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[机器学习] 人工智能精选论文（图像识别与图像处理）

说明： 2010-boureau-cvpr-10.pdf 2012-farabet-pami-13.pdf 2013-10.1.1.224.9632.pdf 2013-1310.1531v1.pdf 2013-Ji_TPAMI2013.pdf 2013-wang_iccv13.pdf 2014-DeepFace-Closing-the-Gap-to-Human-Level-Performance.pdf 2014-Oquab_Learning_and_Transferring_2014_CVPR_pa
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[机器学习] MNIST数据集获取 input_data.py

说明： MNIST应该是最简单，也是最好的起始数据集，使用极为简单的分类器就可以达到不错的泛化准确率（何为泛化？即我们的模型对于没有进入训练集的判断能力，反应了模型是否正确或是鲁棒），实际上，基本上由图像各密集像素区的简单分布就可以达到分类手写数字识别的目的（特别是限制了手写范围，数字一般处于居中的位置的时候）。此为其下载的脚本文件，此外，只需要一次下载后即可无须下载立刻使用，具体请看我的教程。
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[机器学习] 数据挖掘方法论及案例介绍_华为

说明： 数据挖掘方法论及案例介绍，华为的数据挖掘资料PPT，包含实际数据挖掘案例，比较好的参考学习资料
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[机器学习] python基础

说明： python基础入门,猴子数据分析社群闯关第二关内容. 演示代码
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[机器学习] Jess_in_Action - java 专家系统 jess

说明： Jess是基于CLIPS开发的专家系统外壳，Jess基于Java语言
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[机器学习] Box2D github master

说明： github Box2D 代码，clone速度太慢了，分享一个来顺便赚点积分 :D
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[机器学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow纠错后源码

说明： 亲自运行了Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow这本书的每个章节的源码，发现有的代码有错误，所以做了一些修改。
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