[机器学习] 3-决策树与集成算法-converted.pptx

说明：决策树与集成算法详解，文章后面还有实战源码（也有详解） 下面是决策树优点 1. 决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则； 2. 可以进行回归和分类 3. 比较适合处理有缺失属性的样本； 4. 能够处理不相关的特征； 5. 测试数据集时，运行速度比较快； 6. 在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。
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[机器学习] Keras #1 - 训练一个小神经网络，并将它移植到单片机上运行.zip

说明：keras训练了一个小的神经网络，并编写了NNLayer框架，使得能够在单片机上部署运行该训练好的神经网络
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[机器学习] 视频转图像movie_to_jpg.py

说明：视频转图像movie_to_jpg.py
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[机器学习] （全）2020吴恩达机器学习MachineLearning第七周编程作业ex6

说明：压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第七周的编程作业ex6所需完成的四个m文件，解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。
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[机器学习] svm 时间序列组合预测.rar

说明：采用 svm 时间序列 优化粒子群 组合预测法 短期电力负荷预测 毕业设计 matlab源程序 一维回归预测
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[机器学习] 概率论知识点总结.pdf

说明：概率论知识点总结共24页包括“随机事件及其概率”，“随机变量及其分布”，“二维随机变量及其分布”，“随机变量的数字特征”，“大数定律和中心极限定理”，“样本及其抽样分布”，“参数估计”，“假设检验”
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[机器学习] data_odometry_gray 压缩后21.18G

说明：https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_odometry_gray.zip 20多个G数据集，下了一天，贼难下
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[机器学习] 统计学习基础 课后答案

说明：The Elements of Statistical Learning
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[机器学习] 实验2：LED闪烁.zip

说明：点亮LED流水灯等源代码，代码用C语言写的。非常简单，通俗易懂。单片机是51单片机。适合初学者学习。一起交流。
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[机器学习] 基于知识图谱嵌入的链接预测综

说明：知识图谱(KGs)在工业和学术领域有很多应用，这反过来又推动了朝着大规模地从各种来源提取信息大量的研究工作。尽管付出了这些努力，但众所周知，即使是最先进的KGs也是不完整的。
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[机器学习] 多智能体深度强化学习的若干关键科学问题

说明：强化学习作为一种用于解决无模型序列决策问题的方法已经有数十年的历史, 但强化学习方法在处理高维变量问题时常常会面临巨大挑战。
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[机器学习] 基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型

说明：文本序列中各单词的重要程度以及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响.胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。
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