[机器学习] 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（上）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化（下）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 3DMM拟合重建人脸（matlab实现全，可直接运行）

说明：采用3DMM模型，利用人脸68个特征点实现人脸三维重建。 3DMM是一种较为基础的三维人脸统计模型，最早被提出是用于解决从二维人脸图像恢复三维形状的问题。在3DMM方法发展的二十年来，各位学者对其进行了数据扩展和深入研究，又由于神经网络广泛使用，使得3DMM参数优化得到简化，基于3DMM方法的三维重建文章层出不穷。但此类方法基于一组人脸形状和纹理的统计模型来表示任意一张人脸，仍然存在重建人脸判别性较差，参数求解难的问题，目前也是学术界研究的重点方向。
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[机器学习] tf.keras.datasets

说明：tf.keras.datasets的全部数据集。使用的时候解压到~/.keras/datasets。 ~是你的用户文件夹。
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[机器学习] data_travel.csv

说明：旅游客户数据集
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[机器学习] 维基百科百科问答数据集

说明：该文件包含了维基百科的百科问答中的数据，问题和对应的答案都有，保存为Json格式，适合用于机器学习算法的训练和测试等工作。
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[机器学习] 如何做好一个AI领域审稿人

说明：近日，AI 领域诸多顶级学术会议相继召开，各类会议期刊的论文的审阅标准也再度成为社区讨论的焦点。在本文中，美国罗切斯特大学罗杰波教授分享了他自己对如何做好审稿人的一些经验和建议。
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[机器学习] 《3D医疗图像处理》综述论文（2020年07月）

说明：机器学习，图形处理技术和医学成像数据的可用性的快速发展导致在医学领域深度学习模型的使用迅速增加。基于卷积神经网络（CNN）的体系结构的快速发展加剧了这种情况，医学成像社区采用了该体系结构来帮助临床医生进行疾病诊断。
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[机器学习] silicon.csv

说明：UA MATH571A QE练习 R语言 单因子试验的ANOVA与回归分析的数据 原数据来自UA统计系的官网，也可以自行前往下载https://statistics.arizona.edu/sites/default/files/uagc_page/may_15_data_sets.xlsx
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[机器学习] 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（上）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-04. 逻辑回归详解和应用（下）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第四章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Ten
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[机器学习] 机器学习-05. 分类器项目案例和神经网络算法

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第五章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tensor
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