[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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[机器学习] 实验代码及训练集

说明： 线性分类以及线性回归的实现，使用小样本，优化方法为梯度下降
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[机器学习] cifar10人脸识别代码(python)

说明： cifar10人脸识别代码(python),经过本人一定的修改并成功运行
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[机器学习] 支持向量机详解（SVM）

说明： 详解讲解SVM，从简单是直观理解，到函数间隔，几何间隔，以及推到优化。
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[机器学习] data_standard

说明： 逻辑回归处理分类问题逻辑回归处理分类问题逻辑回归处理分类问题
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[机器学习] Introduction To Machine Learning

说明：
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