[机器学习] spyder-3.2.4

说明： spyder软件，从网站上下载的spyder-3.2.4..........................................................................................................................
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[机器学习] 迁移学习（ Transfer Learning ）详细介绍

说明： 在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展很快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片，再到博客、播客等。传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据，这将会耗费大量的人力与物力。而没有大量的标注数据，会使得很多与学习相关研究与应用无法开展。
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[机器学习] Matlab Robotics Toolbox

说明： Matlab Robotics Toolbox，介绍 Matlab Robotics Toolbox函数详细使用方法，包含 Matlab Robotics Toolbox所有函数
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[机器学习] 一种新型智能监控系统

说明： 智能监控室人工智能领域中很重要的一个子类型，智能监控的研究对人工智能能的发展影响深远，这个文件描述了新型智能监控系统的设计框架，和一些关键函数，可作为该领域研究的参考。
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[机器学习] 神经网络单层感知器的代码实现

说明： 神经网络单层感知器的代码实现
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[机器学习] 网格搜索算法

说明： 网格搜索算法，优化向量机。对于向量机的参数进行最优化处理
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[机器学习] 贝叶斯优化LSSVM

说明： 贝叶斯优化最小二乘向量机，很好的优化方法，也比较少见
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[机器学习] 车道线检测实时视频处理

说明： 对摄像头拍摄的车道线视频进行提取，利用相应的图像处理知识进行视频的处理，提取相应的信息
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[机器学习] 基于Elman神经网络的房价预测

说明： 基于Elman神经网络的房价预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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[机器学习] 特征提取与预处理

说明： 上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。
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[机器学习] 线性回归分析

说明： 本章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，我们介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，我们介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，我们介绍如果训练模型获取目标函数最小化的参数值。在研究一个大数据集问题之前，我们先从一个小问题开始学习建立模型和学习算法。
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[机器学习] Mixture Models: Theory, Geometry and Applications(图模型（Graph Model）的重要著作)

说明： 大牛 Bruce G. Lindsay写的统计领域的混合模型。用于Dirichlet Process。重要的参考资料。有关网站卖几百元，绝对的好资料
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