[机器学习] 产生式系统正反向推理MFC实现和操作步骤

说明： 产生式系统正反向推理MFC实现和操作步骤.rar 可直接运行 实验内容与要求 运用所学知识，设计包含 15 条规则的规则库，并编程实现一个简 单的产生式系统，实现反向推理。要求所开发的系统能识别老虎，金钱豹，斑马，长颈鹿，企鹅，鸵鸟等 6 种动物，并能通过反向推理得 到正确的动物识别结果 详情见博客：人工智能入门学习实验
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[机器学习] python逻辑回归代码

说明： iris 鸢尾花数据，利用python编写的逻辑回归代码，有图。
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[机器学习] GREEDY FUNCTION APPROXIMATION: A GRADIENT BOOSTING MACHINE

说明： GREEDY FUNCTION APPROXIMATION: A GRADIENT BOOSTING MACHINE
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[机器学习] BP神经网络算法设计与实现.pdf

说明： 3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码
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[机器学习] 产生式系统反向推理算法的设计与实现-MFC实现

说明： 产生式系统反向推理算法的设计与实现.pdf 产生式系统反向推理算法的设计与实现-MFC实现 包含了怎么创建和核心代码
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[机器学习] A*算法的实现——MFC编写

说明： A*算法程序设计的实现——MFC编写 如题 包含了怎么用MFC创建和核心代码，工程代码会在之后打包上传，查看我其他资源
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[机器学习] 网络流量预测综述总结

说明： 网络流量预测： 工具 数学模型；人工智能算法（人工神经网络ＡＮＮ） 用数学模型来描述网络流量，虽然能够对未来时刻的网络流量进行一定的预测，但要更加灵活、高效地进行流量预测还需要人工智能等一些方法。 同时，网络流量行为随着时间和地域的不同会呈现出很大的变化，因此想提供一种针对网络流量的通用化预测是很困难的，理想的预测方式应该是自适应的而且一定要能够给用户提供足够的可信信息。
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[机器学习] 文字识别Tesseract-OCR tessdata eng.traineddata OCR识别训练数据文件

说明： 1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，
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[机器学习] nrf52 gcc-arm-none-eabi2017-q2 Linux和win32

说明： gcc-arm-none-eabi2017-q2 linux和win32 的编译器，nrf32的eddsystone 的ecc编译用
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[机器学习] Tesseract-OCR tessdata eng.traineddata OCR识别训练数据文件

说明： 新版Tesseract-OCR tessdata eng.traineddata OCR识别训练数据文件 可自己训练. 1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.noc
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[机器学习] sklearn_中文

说明： 在这本书里，我们将看到一些机器学习的模型和算法。我们会介绍一些常用的机器学习任务和模型的效果评估方法。而这些模型和算法都是通过十分流行的Python机器学习库scikit-learn来完成，里面有许多机器学习的模型和算法，每个API都简单易用。
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[机器学习] dlib18.18 lib文件

说明： 已经用Cmake将初始的dlib代码编译，并且生成了lib文件。可以直接下载免去Cmake编译的环节
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