[机器学习] 机器学习中的组合模型

说明： 解释了组合模型的历史，以及原理，并且附上作者自己的研究案例
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[机器学习] python machine learning

说明： 一本很棒的入门级书籍，https://ljalphabeta.gitbooks.io/python-/content/网址为学习笔记，可以对照学习
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[机器学习] 树莓派发送文件远吗

说明： 树莓派yuandai树莓派通过相应的开机启动操作可以进行开机运行Python程序的功能，从而在开机运行Python程序爬虫软件脚本。开机运行Python脚本程序之后，Python爬虫脚本程序进行相应的搜索操作，向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HT
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[机器学习] 编辑距离算法的总结和分析

说明： 字符串的编辑距离，又称为levenshtein距离，是指利用字符操作，把字符串A转换成字符串B所需要的最少操作数，这里的操作包括删除、插入、修改。
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[机器学习] 如何在国际期刊发表论文

说明： 如何在国际期刊发表论文？针对研究生和博士提供一个基本的指导
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[机器学习] PRML_中译版.pdf马春鹏

说明： 寻找数据中模式的问题是⼀个基本的问题，有着很长的很成功的历史。例如，16世纪 Tycho Brahe 的⼤量的观测使得 Johannes Kepler 发现⾏星运⾏的经验性规律，这反过来给经典⼒学的发 展提供了跳板。类似地，原⼦光谱的规律的发现在20世纪初期对于量⼦⼒学的发展和证明有着 重要的作⽤。模式识别领域关注的是利⽤计算机算法⾃动发现数据中的规律，以及使⽤这些规 律采取将数据分类等⾏动。 考虑⼿写数字识别的例⼦，如图1.1所⽰。每个数字对应⼀个 28 × 28 像素的图像，因此可以 表⽰
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[机器学习] 《神经网络结构设计的理论与方法(带附录)》含代码

说明： 《神经网络结构设计的理论与方法(带附录)》完整版，附录含书中matlab代码等信息
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[机器学习] EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现

说明： EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现。 GMM即高斯混合模型，是将数据集看成是由多个高斯分布线性组合而成，即数据满足多个高斯分布。EM算法用来以迭代的方式寻找GMM中个高斯分布的参数以及权值。GMM可以用来做k分类，而混合的高斯分布个数也就是分类数K。
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[机器学习] 制作TFRecords文件

说明： 图片分类数据集制作用于cnn等其他网络，便于读取二进制数据
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[机器学习] 基于多目标进化算法的多距离聚类研究

说明： 传统的聚类算法通常基于单一的距离度量而设计，如何将多种距离度量有机融合在一起是当前面临的一个挑战。提出了一种基于多目标进化算法的多距离度量聚类框架(multiobjective evolutionary multiple distance measure clustering，MOMDC)，并使用欧氏距离和Path距离来设计实际框架。该框架首先将数据集分别用两种距离测度预聚类，而后将预聚类结果做合并，以降低问题的规模；其次分别计算子类间的两种距离关系；最后使用多目标进化算法在两种距离空间中并行
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[机器学习] 基于改进弦截法的FastICA算法研究

说明： 盲源分离问题是信号处理领域中的研究热点之一。众多盲源分离算法中固定点算法（FastICA）因其收敛速度快而备受关注，但是FastICA算法的收敛性易受初始解混矩阵的初值选择影响。针对FastICA算法的不足进行了改进，引入梯度下降法降低初值选择敏感性，并且提出改进弦截法，加快收敛速度。实验结果显示，基于改进弦截法的FastICA算法与其他FastICA算法相比，不但提高了算法的分离性能，而且减少了迭代次数，增强了收敛稳定性。所以，改进的FastICA算法克服了初值选择敏感的影响，获得更快速、更
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[机器学习] 征服Python--语言基础与典型应用 以及光盘

说明： 征服Python--语言基础与典型应用 以及征服Python--语言基础与典型应用随书光盘
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