[机器学习] mxnet 分支源码

说明： https://m1.mail.sina.com.cn/classic/index.php?ssl=1#
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[机器学习] menet 62ecb60 分支 源码

说明： git mxnet 源码 ，按照readme.md 内描述即可正常安装
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[机器学习] mxnet 源码

说明： git mxnet 源码 ，按照readme.md 内描述即可正常安装
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[机器学习] 机器学习那些事

说明： 作者：佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos） 译者：刘知远深入了解所需的“民间知识”可推进机器学习的应用。
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[机器学习] 增强学习教程

说明： David Silver全套课程ppt，是增强学习领域最好的基础教程，教程ppt中附带课程网址，yutube可看。
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[机器学习] 黄文坚-TensorFlow 实战中文版 完整版 pdf

说明： 在《TensorFlow实战》中，讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。
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[机器学习] 庖丁解牛分词 java包

说明： 庖丁解牛分词 java包庖丁解牛分词 java包庖丁解牛分词 java包庖丁解牛分词 java包庖丁解牛分词 java包庖丁解牛分词 java包庖丁解牛分词 java包
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[机器学习] 图像处理分析与机器视觉

说明： 介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人
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[机器学习] 斯坦福机器学习讲义+习题+答案

说明： 斯坦福机器学习讲义+习题+答案 斯坦福机器学习讲义+习题+答案 斯坦福机器学习讲义+习题+答案
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[机器学习] 数据不均衡问题经典文献《Learning from Imbalanced Data》

说明： 数据不平衡是指在数据集中，一类（或多类）样本特别多而另一类（或多类）样本特别少。这种问题广泛存在于金融欺诈、医学检测、网络入侵等场景中。
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[机器学习] classification文本分类工具包

说明： 该工具包包含了完整的文本分类流程，涉及分词、特征处理、模型训练、未知样本分类等，是初级文本分类必备工具包
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[机器学习] prml 中文版 马春鹏

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Tycho Brahe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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