[机器学习] Coursera《Machine Learning》（机器学习课程，主讲教师为Andrew Ng）配套作业

说明： Coursera《Machine Learning》（机器学习课程，主讲教师为Andrew Ng）的课程是机器学习的入门经典课程之一，其特点是深入浅出，并且由一些难度适宜的作业（Matlab编程作业）以帮助学员理解理论。但是很多朋友不清楚如何获取到这些作业，因此整理并上传资料
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[机器学习] CRF++ 0.58 Win + Lunix代码

说明： CRF++是一个经典的CRF轮子。关于其用法网上到处都是，上传了最新版，也就是0.58版本，其Win版本（zip）格式和lunix版本（tar.gz)格式。仅供学习研究之用。
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[机器学习] 小波图像融合

说明： 图 像 融 合 是一 种 重要的 增 强 图 像信 息的 技术方 法 , 如 何 对 同 一 目 标 的多 源 遥 感 图 像 数 据 进 行有效 的融 合 , 最 大 限 度 地利 用 多 源 遥 感 数据 中 的 有 用 信 息 , 提 高 系 统的 正 确 识 别 、 判 断 和 决 策 能力 , 这是 遥感 数 据融 合研 究 的重要 内容之 一 。 图 像 融 合 技 术 的 发 展 经 历了 3 个阶段 : ( l ) 简单 的 图 像 融 合方 法 , 如 R G B 假彩色 合
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[机器学习] 转载：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）带完整书签版本.pdf

说明： 转载大佬的文档，也对自己的学习做一个记录，这是有网上大佬翻译的 支持向量机通俗导论，适合各个层次的人群阅读
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[机器学习] python时间预测介绍示例

说明： Discover How to Prepare Data and Develop Models to Predict the Future
<fyz530357172> 在 上传 | 大小：233472

[机器学习] python machine learning（英文版）

说明： python machine learning英文版pdf 第一版 作者randal.S.Olson python machine learning英文版pdf 第一版 作者randal.S.Olson
<qq_35088272> 在 上传 | 大小：34603008

[机器学习] git原理与命令

说明： git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮
<yelbosh> 在 上传 | 大小：193536

[机器学习] PLC300入门

说明： PLOC300入门，适合初学者 安装步骤： 1、 在软件界面的左上角处选择 要安装的盘符，如C盘。 2、 在软件界面左侧栏目内快速查找要按照的授权软件名称，并单击选中。 3、 在软件界面的窗口中部，选择要安装的授权，并在前面打上勾。 4、 最后点击软件界面上面的 install long 按钮即可安装。
<qq_40088912> 在 上传 | 大小：16777216

[机器学习] ID3算法及数据集

说明： ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集
<chuhanjunhun> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] 矩阵公式总结

说明： 一些常用的矩阵公式的总结，对于机器学习和人工智能的领域的小伙伴来说是一个很好的福利，希望大家在看paper时有用
<lczmqcao> 在 上传 | 大小：287744

[机器学习] PnP位姿估计matlab工具包

说明： 最新的位姿估计工具箱，对应文献为：Very Fast Solution to the PnP Problem with Algebraic Outlier Rejection。PnP问题是计算机视觉中非常基础的经典问题，可以用来测量目标的三维位置姿态。
<yunlinwang> 在 上传 | 大小：15728640

[机器学习] Q学习示例--路径搜索matlab完整代码

说明： % s表示状态，a表示动作，Q（s，a）表示对状态s下动作a得到的总体回报的一个估计，r为此动作的立即回报.　　 % 1、对每个s，a初始化表项Q（s，a）为0 　　 % 2、观察当前状态s 　　 % 3、一直重复做：　　 % 选择一个动作a并执行它，该动作为使Q（s，a）最大的a。 　　接收到立即回报r。 　　观察新状态s'。　　 % 对Q（s'，a'）按照下式更新表项： 　　Q（s，a）=r+gama * max Q （s'，a'）。 　　s=s'。
<wiiliam_> 在 上传 | 大小：1024