[机器学习] GP原书，介绍的非常详细

说明： 遗传算法入门，演化算法入门必看，强烈推荐。。。。。。
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[机器学习] JPDA算法实现

说明： 在matlab中，运行Data_JPDAF.m，即可模拟JPDA多目标，有matlab仿真图输出，望各位学者参考
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[机器学习] 7z文件枷锁器dll

说明： 7z文件枷锁器dll 适合7z文件枷锁器dll 7z文件枷锁器dll
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[机器学习] Mastering Machine Learning with Python in Six Steps 英文高清原版 PDF

说明： Mastering Machine Learning with Python in Six Steps A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python 2017 by Manohar Swamynathan
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[机器学习] FDSST 跟踪算法

说明： 从DSST到fDSST做了特征压缩和scale filter加速，performance上升6.13%，fps上升83.37%，不用惊讶，fDSST在OTB-2013上调参了才会这么高，在VOT2014上还是比DSST差一点的，但也说明加速策略非常有效，论文是2017`TPAMI；
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[机器学习] 多任务学习

说明： 多任务学习简单例子，包含多任务学习的数据创建，训练，作图的matlab代码
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[机器学习] knn手写识别

说明： knn手写识别源代码。在ubnutn环境下运行有效，本代码来自机器学习实战 运行的时候要添加代码： if __name__=="__main__": handwritingClassTest()
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[机器学习] [book]PRML 中文+英文+代码

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TychoBrahe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。
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[机器学习] 模式识别 虹膜识别

说明： 虹膜识别的机器学习综述 虹膜识别的机器学习综述虹膜识别的机器学习综述
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[机器学习] 哈夫曼编码

说明： 赫夫曼编码的具体方法：先按出现的概率大小排队，把两个最小的概率相加，作为新的概率 和剩余的概率重新排队，再把最小的两个概率相加，再重新排队，直到最后变成1。每次相 加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率，读出时由该符号开始一直走到最后的“1”， 将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，就是该符号的赫夫曼编码。 例如a7从左至右，由U至U″″，其码字为0000； a6按路线将所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好，其码字为0001… 用赫夫曼编码所得的平均比特率为：
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[机器学习] 文本上的算法

说明： 学术界大牛总结的NLP中的机器学习算法、深度学习算法的总结
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[机器学习] 人脸数据集 Extended Yale B Database（EYaleB.mat）

说明： Extended Yale B Database，The cropped Extended Yale B database consists of 2414 frontal-face images of 38 subjects with size 168×192, captured under 64 different lighting conditions. EYaleB是耶鲁大学的人脸识别数据库 格式：.mat
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