[机器学习] 微软机器学习使用说明文档 ML.pdf

说明：微软机器学习ML.Net说明文档，微软官方网站下载。 微软机器学习ML.Net说明文档，微软官方网站下载。 微软机器学习ML.Net说明文档，微软官方网站下载。
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[机器学习] pyinstaller-pyinstaller-v3.6-94-g7884f80.tar.gz

说明：这个是可以对接python3.8的pyinstaller，最新的，修复了很多运行报错可以使用；aaaaaaaaaaaaaaaaaaa
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[机器学习] pyBeautifulPic.py

说明：python爬取百度图片，非常好用，感谢提供之人，谢谢 1.需要用到的库有: Requests lxml 如果没有安装的请自己安装一下
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[机器学习] Classify.py

说明：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier X = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8]]#data y = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]#target neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) neigh.fit(X, y)
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[机器学习] 集成学习（AdaBoost、Bagging）

说明：包含基于决策树桩进行集成的AdaBoost、Bagging算法，并实现对学习结果的可视化。“*”表示支撑超平面边界的点，“+”、“-”分别表示正反例数据点，青色线条为集学习器（决策树桩）分类边界。
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[机器学习] 百度语音合成python代码调用api

说明：调用百度语音合成的python脚本，输入文字，像服务器发送请求，接受合成语音的wav文件，输出保存到wav。
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[机器学习] Python爬取煎蛋网图片

说明：Python爬取煎蛋网图片： 利用requests库请求网页；利用lxml库，配合xpath语法，解析网页，提取图片地址；最后以二进制方式保存到文件夹中。代码爬取了5页网址图片，有下载提示。
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[机器学习] KMeans.zip

说明：实现K均值聚类，并将结果进行可视化。灰色“+”代表均值中心；黑色“。”代表簇内部的数据点；彩色“。”代表簇边界的数据点，不同的颜色代表不同的簇（由于颜色有限，簇过多时存在颜色重复）
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[机器学习] 用adaboost预测马病

说明：1. 以机器学习中的horseColicTraining 为训练样本, horseColicTest为测试样本 2. 实践中当训练次数大的时候会过拟合, 以最大训练次数40次, 取最大的auc的次数为最佳训练次数, 3. 每次训练都会计算auc并绘图, 迭代40次后, 依照最大auc的次数重新训练,得到3个弱分类器,此时 auc 0.526 4.进行测试, 测试集错误率17.91%
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[机器学习] 05b. 线性特征降维-p69.pptx

说明：线性特征降维算法教学， 可以让你更直观的了解降维算法的运行机制，以及相关内容，附代码详解，非常非常易于上手
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[机器学习] cmake_opencv3.2需要手动下载的ippicv_windows_20151201.zip；opencv_ffmpeg.dll；opencv_ffmpe

说明：cmake编译opencv3.2过程中需要手动下载的文件，包括：ippicv_windows_20151201.zip；opencv_ffmpeg.dll；opencv_ffmpeg_64.dll 下载后将 opencv3.2.0\opencv\sources\3rdparty\ippicv\downloads\windows-04e81ce5d0e329c3fbc606ae32cad44d\ippicv_windows_20151201.zip；\opencv3.2.0\opencv\so
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[机器学习] 基于欧式距离模板匹配的识别手写体数字.zip

说明：读取手写数字0~9的图像，按照模板匹配方式完成手写数字的识别。环境：opencv3.4.4 + vs2015
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