人工智能下载,机器学习下载列表第563页

[机器学习] Hall-LieGroupsLiealgebras2015.Springer.Elementaryintro.pdf

说明：Hall-LieGroupsLiealgebras2015.Springer.Elementaryintro.pdf Hall-LieGroupsLiealgebras2015.Springer.Elementaryintro.pdf Hall-LieGroupsLiealgebras2015.Springer.Elementaryintro.pdf
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[机器学习] 2020美赛C题相关词频分析工具

说明：2020美赛建模C题。问题中心：评论数据星级建模；简要思路：理解成京东淘宝商城的评论数据，解释4.8星的指数怎么来的，你对商品的一段评论对该等级有多大影响？
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[机器学习] 机器学习中的矩阵运算及迹运算规则.pdf

说明：这篇文章是英文的，针对机器学习中的矩阵运算，尤其是迹运算，作了详细和生动的讲解，是教程类资源。作者是Thomas P. Minka.
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[机器学习] PRML(Solution_Manual).rar

说明：PRML完整版答案，目录如下 Chapter 1: Pattern Recognition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Chapter 2: Density Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Chapter 3: Linear Models for Regression . . . . . . . . . . . . . . .
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[机器学习] Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数Matlab实现

说明：1.解压文件。运行Matlab，在Matlab中打开.../minepy/matlab/（当前文件夹为matlab）; 2.在command window（命令行窗口）中输入：mex mine_mex.c ../libmine/mine.c; 3.测试代码： x = linspace(0, 1, 1001); y = sin(10 * pi * x) + x; minestats = mine(x, y);
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[机器学习] LDA数学八卦.zip

说明：这篇文章的主要目标，就是科普在学习理解LDA模型中，需要了解一点的数学知识。预设的读者是做自然语言处理、机器学习、数据挖掘方向的工程师。
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[机器学习] HMM的相关介绍，三个基本问题，求解方法，应用

说明：学习隐马尔科夫模型的课件，具体介绍了马尔科夫性，什么是隐马尔科夫模型，所涉及的三个基本问题，针对这三种问题的求解方法，以及具体应用等
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[机器学习] haarcascades.7z

说明：相当齐全的Haar特征。 haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml
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