[机器学习] python随机森林的底层实现代码

说明： 本文件重点讲解随机森林的实现思路和编程实现过程，包括随机森林的代码实现和相应的数据集，以及详尽的中文注释，蛮好用的。想学习研究随机森林底层实现原理的实现方法的可以下载一起交流
<u010739157> 上传 | 大小：34kb

[机器学习] 迭代法实现图像阈值分割

说明： 代码的功能是通过迭代法实现阈值的分割，阈值分割思想和原理若图像中目标和背景具有不同的灰度集合：目标灰度集合与背景灰度集合，且两个灰度集合可用一个灰度级阈值T进行分割。这样就可以用阈值分割灰度级的方法在图像中分割出目标区域与背景区域，这种方法称为灰度阈值分割方法。
<kailvechao1536> 上传 | 大小：1kb

[机器学习] SMO算法提出者Platt论文

说明： SMO算法由Microsoft Research的John C. Platt在1998年提出，并成为最快的二次规划优化算法，特别针对线性SVM和数据稀疏时性能更优。关于SMO最好的资料就是他本人写的《Sequential Minimal Optimization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》。。。。
<zhouming2gm> 上传 | 大小：88kb

[机器学习] OpenRefine中文教程

说明： OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程OpenRefine中文教程
<zby0904010> 上传 | 大小：2mb

[机器学习] MNIST数据集中较为工整的数字图片

说明： 博文中为识别车牌字符而专门从MNIST数据集中挑选的较为工整的数字图片。
<shadown1ght> 上传 | 大小：701kb

[机器学习] NIPS会议全文下载链接

说明： 编写python代码（http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/78075431），然后将NIPS会议从1988年到2016年所有论文的下载链接保存在对应的文件夹 下面的urls.txt中，可以直接复制下载链接到迅雷中，从而
<shouhuxianjian> 上传 | 大小：498kb

[机器学习] 用Python写网络爬虫PDF&源码

说明：
<clz1314521> 上传 | 大小：12mb

[机器学习] 构建sp-tree

说明： 在对数据处理时通过构建sp-tree，能够加快查询、删除和查找等操作。相对于传统的R树、R*树，sp-tree能够有效的减小处理数据是的复杂度。
<n1580034957> 上传 | 大小：2kb

[机器学习] The matrix Cookbook

说明： These pages are a collection of facts (identities, approximations, inequalities, relations, ...) about matrices and matters relating to them. It is collected in this form for the convenience of anyone who wants a quick desktop reference .
<u010510350> 上传 | 大小：521kb

[机器学习] PSO优化SVM参数matlab实例

说明： matlab环境下使用PSO算法对SVM多分类器的参数进行优化的案例，代码有详细的注释，另有一篇博客对算法的大致过程有介绍.
<qq_37735796> 上传 | 大小：44mb

[机器学习] voc-release4-win7-matlab（结果我的修改，能够运行，有我搜集的资料库，值得学习）

说明： 能够在win下编译输出，并且运行三种目标识别；拥有的资源有——HOG_cvpr2005.pdf Cascade Object Detection with Deformable Part Models-cascade.pdf Object Detection Grammars.-TR-2010-02.pdf Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models.pdf release4-notes.pdf Slides
<u014734471> 上传 | 大小：48mb

[机器学习] Machine Learning an Algorithmic Perspective

说明： Written in an easily accessible style, this book provides the ideal blend of theory and practical, applicable knowledge. It covers neural networks, graphical models, reinforcement learning, evolutionary algorithms, dimensionality reduction methods,
<weixin_40374126> 上传 | 大小：53mb