[机器学习] 卷积神经网络图像识别python代码

说明： 卷积神经网络图像识别python代码
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[机器学习] TensorFlow DNNRegressor的简单使用

说明： TensorFlow DNNRegressor的简单使用，包括代码和所生成的用于 TensorBoard 可视化的文件
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[机器学习] 独立成分分析-matlab版本

说明： 独立成分分析，FASTICA，可以用来数据降维，提取出独立成分，适合于非高斯数据
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[机器学习] MR-J2S-A使用手册

说明： 变频器使用手册
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[机器学习] Practical Machine Learning with H2O.pdf

说明： Practical Machine Learning with H2O.pdf
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[机器学习] Mastering .NET Machine Learning.pdf （高清完整）2016

说明： Mastering .NET Machine Learning.pdf （高清完整）
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[机器学习] 链路预测代码

说明： 链路预测代码
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[机器学习] 数字图像处理动物分类

说明： 提取sift特征，使用kmean+knn算法预测。hog+svm
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[机器学习] 遗传算法 欠抽样分类 knn

说明： 欠抽样算法使用遗传算法与knn实现分类
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[机器学习] L0、L1、L2正则化介绍

说明： L0、L1、L2正则化介绍
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[机器学习] 《计算机视觉编程》

说明： 作为一本面向计算机视觉编程的书，本书涉及了这一学科中相对成熟并且被以往实践验证有效的部分典型算法，因而具有很好的实用性。例如第 2 章描述子部分选择了 Harris 角点检测器和 SIFT 描述子及其实现加以介绍；第 3 章则以全景图的创建为例，给出了 RANSAC 的实现；第 9 章图像分割中讨论了 Graph Cut 的实现等。这些方法大多数具有很好的通用性，因而为读者提供了一种实现范例。 本书的另一个特点是对介绍的单一方法，通过综合运用提升学习者灵活应用这些方法的能力。例如第 4 章给出
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[机器学习] 斯坦福机器学习讲义

说明： 包括斯坦福机器学习课程的原始讲义和学习笔记，均为pdf可直接打印
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