[机器学习] Voronoi Diagrams — A Survey of a Fundamental Geometric Data Structure

说明： Aurenhammmer 于1991 年发表了一篇包括200 多篇参考文献的综述，详细总结了Voronoi 图 的历史、定义、性质、算法、扩展和应用
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[机器学习] Pattern Recognition and Machine Learning

说明：
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[机器学习] Pattern Recognition and Machine Learning中文版

说明： 尽管Bishop的行文很优美，有时候简直可以拿出来当speech背诵，但是对于理论的理解还是母语比较稳妥和踏实。
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[机器学习] 机器学习个人笔记完整版v4.21

说明： 吴恩达的机器学习教程中文笔记，主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web 搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。
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[机器学习] 最容易理解的LDA资料

说明： LDA八卦，最容易理解LDA算法的介绍文章，包括详细的数学推导和过程！
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[机器学习] Hodgekin_Huxley模型

说明： Hodgekin_Huxley模型，利用matlab通过差分算法计算了400ms时间内的放电规律，主要公式： dV=(Istu-Ik-Ina-Il)*dt/C;alfan=0.01*(1-V)/(exp(1-0.1*V)-1); betan=0.125*exp(-V/80); alfam=0.1*(25-V)/(exp(2.5-0.1*V)-1); betam=4*exp(-V/18); alfah=0.07*exp(-V/20); betah=1/(exp(3-0.1*V)+1); Ik=g
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[机器学习] libsvm的64位Dell

说明： 没有积分的私聊我，发给我你的QQ，我发给你，我真的是讨厌积分制。
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[机器学习] BP神经网络

说明： BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现BP神经网络的python实现
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[机器学习] 详解matlab图像函数及其应用

说明：
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[机器学习] tensorflow使用手册

说明： tensorflow使用手册tensorflow使用手册tensorflow使用手册
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[机器学习] knn算法python

说明： 按照机器学习实战第二章写的knn算法python版，加了一些个人注释，供需要的朋友参考。
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[机器学习] maxent tutorial slides

说明： Maxent Models , Conditional Estimation, and Optimization Dan Klein and Chris Manning Stanford University http : //nlp.stanford.edu/ HLT-NAACL2003 and ACL2003 Tutorial Without Magic That is,With Math!
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