[机器学习] Programming for Informatics: Exploring Information中文版

说明： Python for Everybody用书
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[机器学习] scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明： scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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[机器学习] MATLAB HMM 工具箱

说明： MATLAB HMM
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[机器学习] Matlab 优化工具箱

说明： Matlab 优化工具箱
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[机器学习] Matlab最优化计算方法

说明： Matlab最优化计算方法，perfect
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[机器学习] (MIT)LECTURE_ON_DYNAMIC_PROGRAMMING

说明： MIT, DYNAMIC_PROGRAMMING, 优化算法
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[机器学习] [精通正则表达式（第3版）]中英文双版.(美)Jeffrey.E.F.Friedl

说明： [精通正则表达式
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[机器学习] python情感分类--基于字典的方法

说明： 该文档主要是使用基于字典的方法进行情感分类，运行文件为：ID_based.py
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[机器学习] 分光仪U-2900手册

说明： 日立U2900分光仪的中文操作手册
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[机器学习] OpenCV 3.2+opencv_contrib3.2 CMake编译库install打包（64位 Debug版）

说明： 把新的库文件配置到到项目中： VC++目录-->包含目录，添加： (解压路径)\install\include (解压路径)\install\include\opencv (解压路径)\install\include\opencv2 VC++目录-->库目录，添加： (解压路径)\install\x64\vc12\lib (解压路径)\install\x64\vc12\staticlib链接器-->输入-->附加依赖项，添加release版本自己所需要的lib库，注意是
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[机器学习] 基于SIFT+Kmeans+SVM的场景识别报告

说明： 基于SIFT特征和K-means以及SVM提出了场景图形分类系统的理论框架。然后进行试验，比较不同聚类数目的正确率，同时还与机器学习方法进行了效果比较。试验结果表明，基于SIFT和K-means以及SVM的场景分类方法在准确率上很接近机器学习方法。
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[机器学习] 人工神经网络概念与实例演示

说明： 人工神经网络概念与实例演示
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