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人工智能下载,机器学习下载列表 第2279页

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[机器学习] Mac opencv 缺少.i文件编译失败

说明: Mac OS X 编译opencv失败: boostdesc_binboost_256.i file not found, vgg_generated_120.i file not found boostdesc_bgm_bi.i boostdesc_binboost_064.i boostdesc_lbgm.i vgg_generated_64.i boostdesc_bgm_hd.i boostdesc_binboost_128.i vgg_generated_120.i vgg_gene
<feilys> 在 上传 | 大小:5242880

[机器学习] opencv_contrib-master.zip

说明: opencv_contrib,从GitHub上拖下来的,原汁原味!!!
<kookochow> 在 上传 | 大小:57671680

[机器学习] matplotlib-2.2.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl

说明: Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. Matplotlib can be used in Python scr ipts, the Python and IPython shell, the jupyte
<lulufreesky> 在 上传 | 大小:8388608

[机器学习] Packt.Machine.Learning.with.TensorFlow.1.x.2017

说明: Packt.Machine.Learning.with.TensorFlow.1.x.2017 Packt.Machine.Learning.with.TensorFlow.1.x.2017
<doomlord> 在 上传 | 大小:15728640

[机器学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

说明: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
<ph_vin> 在 上传 | 大小:40894464

[机器学习] 最小二乘向量机的代码预测和训练

说明: 最小二乘向量机的代码预测和训练,最小二乘支持向量机matlab程序+使用教程。。
<weixin_40825153> 在 上传 | 大小:135168

[机器学习] 机器学习文件

说明: 包括文本分析、时间序列分析.、回归算法、决策树与集成算法、聚类算法、贝叶斯算法、支持向量机、推荐系统、xgboost、LDA与PCA算法、EM算法、神经网络等有关机器学习的文件
<qq_39214640> 在 上传 | 大小:24117248

[机器学习] Catalano Framework

说明: Catalano Framework 是一个 Java科学计算框架。主要计算功能:图像处理 模糊逻辑\数学计算\统计\机器学习\神经网络; 框架逻辑结构清晰简洁, 很容易看懂和应用. 个人用得较多的是模糊逻辑模块
<guojfx> 在 上传 | 大小:1048576

[机器学习] Practical Machine Learning with Python

说明: Practical Machine Learning with Python is a problem solver’s guide to building real-world intelligent systems. It follows a comprehensive three-tiered approach packed with concepts, methodologies, hands-on examples, and code. This book helps its rea
<somtian> 在 上传 | 大小:18874368

[机器学习] 21天学通PYTHON

说明:
<flyfox73> 在 上传 | 大小:60817408

[机器学习] python练习集100题

说明: Python练习集100题
<flyfox73> 在 上传 | 大小:2097152

[机器学习] 感知器MATLAB算法

说明: 用MATLAB实现感知器线性分类。只要训练样本集是线性可分的,对于任意的初值 a(1) ,经过有限次叠代,算法必定收敛。 感知器是最简单可以“学习”的机器,可以解决线性可分的问题。当样本线性不可分时,感知器算法不会收敛。实际应用中直接使用感知器的场合并不多,但他是很多复杂算法的基础。
<zhouxiaozhouer> 在 上传 | 大小:382
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