[机器学习] 联邦半监督学习综述（A Survey towards Federated Semi-supervised Learning）.pdf

说明：人工智能(AI)的成功应该在很大程度上归功于丰富数据的可获得性。然而，实际情况并非如此，行业中的开发人员常常面临数据不足、不完整和孤立的情况。因此，联邦学习被提议通过允许多方在不显式共享数据的情况下协作构建机器学习模型，同时保护数据隐私，来缓解这种挑战。
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[机器学习] Adaboost.cs

说明：Adaboost算法的C#源码，低维数据训练，展示算法过程，也可用于C/C++编写算法参考。 能力有限，错误难免，欢迎指正！
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[机器学习] SVM算法C#编写代码

说明：使用C#编写的SVM算法，低维数据规模，训练效果极佳，可供C++/C编写算法参考。 个人能力有限，如有问题，欢迎指正！
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[机器学习] 欧盟委员会《人工智能白皮书》中文译本.pdf

说明：本白皮书在充分尊重欧盟公民的价值观和权利的情况下，提出了使人工智能在欧洲可信和安全发展的政策选择。。。。。。。。。。
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[机器学习] TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE SYSTEM DESIGN.pdf

说明：联邦学习是一种分布式机器学习方法，可对大量分散数据进行模型训练。我们已在TensorFlow的基础上为移动设备领域的联合学习构建了可扩展的生产系统。在本文中，我们描述了由此产生的高级设计，概述了一些挑战及其解决方案，并探讨了未解决的问题和未来的方向。
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[机器学习] Math285ProjectSlidesWFSalinasLiDan (2).pptx

说明：out-of-sample extension 样本外拓展 教学ppt，详细说明了out-of-sample extension 的重要性、定义、应用、算法过程。
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[机器学习] 多变量线性回归：预测波士顿的房价.ipynb

说明：代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。
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[机器学习] Andrew-NG-Meachine-Learning.zip

说明：通过Github及官方等渠道获取的练习数据中发现普遍存在第七次练习ex_7主成分分析的内容缺失不全数据无法正常解压的问题，特此花费不菲积分换购CSDN资源整理压缩后重新上传，以飨诸公！
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[机器学习] 车牌正负样本训练集.zip

说明：使用者可根据自己的需要选择不同的方式进行训练，车牌正负样本的数据集，该数据集仅包含车牌存在与不存在两种类别。
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[机器学习] 多元线性回归预测.zip

说明：训练结果数集(pdf)与源代码。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式）
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[机器学习] GoogleNews-vectors-negative300网盘下载地址.txt

说明：GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz百度网盘下载地址 GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz百度网盘下载地址
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[机器学习] opencv_python-4.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl.7z

说明：opencv_python-4.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载 opencv_python-4.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载 opencv_python-4.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载
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