[机器学习] Cognizant：聊天机器人在保险业的未来

说明：随着消息平台的日益流行，以及人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展，2018年针对一系列商业需求的聊天机器人开发激增。现在，聊天机器人是许多专注于业务现代化和网络客户体验的企业计划不可或缺的一部分。 据估计，到2022年聊天机器人预计将在全球范围内节省超过80亿美元的成本，同时还提供全天候客户服务、更短的处理时间、更快的分辨率和直通处理，从而提高客户满意度。但是，当聊天机器人的交互是机械的、非对话的或不如基于人类的对话时，该主动性可能会导致业务损失。因此，企业需要仔细规划和执行这些系统，
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[机器学习] 上海交通大学轴承数据.zip

说明：实验中所用的实验台转轴两端由重型双列向心圆柱滚子轴承支撑，并通过柔性联轴节与电机转轴相连。实验用轴承为双列向心球面球轴承(SKF 2209 EKTN9/C3)，通过液压千斤顶(Hydraulic Jack)加载。加速度传感器水平安装于轴承座处，正对负载区中心。信号记录于磁带记录仪，再经过PCI-MIO-16E-50A/D卡(国家仪器(National Instruments)公司生产)以20KHz的采样频率离散化。
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[机器学习] DYNMOGA2015b.zip

说明：代码由论文作者提供An Evolutionary Multiobjective Approach for Community Discovery in Dynamic Networks
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[机器学习] 唐诗生成训练数据适用于LSTM 模型

说明：文本生成是NLP重要的应用场景，利用ML自动的根据输入的文本生成唐诗。先用数据进行学习，在进行预测，就完成了，文本生成的过程。本数据主要用于训练LSTM 网络生成唐诗，包括代码的数据。有需要的请自行下载使用。
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[机器学习] LaneColor.zip

说明：本代码是本人通过对车道线的颜色特征进行筛选并提取白色和黄色的候选车道线，并通过打分机制最终选择出最优的车道线组合。
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[机器学习] SIFT的Python 代码

说明：sift.py、test5_sift.py、harris.py harris角点检测就是顺带放在里面用于做对比
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[机器学习] train_iris.py

说明：Azure机器学习（实战篇）——动手实验01：使用Iris数据集训练第一个模型/// 本节将演示使用Azure机器学习Python SDK在单节点CPU上训练一个SVM模型，使用的框架为SKLearn，使用的数据集为Iris数据集。
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[机器学习] 复旦大学语料库tain.rar

说明：复旦大学语料库tain库非test库复旦大学语料库tain库非test库复旦大学语料库tain库非test库复旦大学语料库tain库非test库复旦大学语料库tain库非test库
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[机器学习] CoenersDetctionOfHarris.zip

说明：《C#图像处理程序实现-Harris角点检测笔记整理》附带的C#源码
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[机器学习] 强化学习领域的课程学习：一个框架和综述.pdf

说明：强化学习(RL)是一种流行的处理顺序决策任务的范式，其中agent只有有限的环境反馈。尽管在过去的三十年里取得了许多进步，但是在许多领域的学习仍然需要大量的与环境的交互，这在现实的场景中是非常昂贵的。为了解决这个问题，迁移学习被应用于强化学习，这样在一个任务中获得的经验可以在开始学习下一个更困难的任务时得到利用。
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[机器学习] 这46页ppt教你如何把规则引擎和机器学习融会贯通.pptx

说明：在实际的业务数据生产系统中，我们往往会碰到这样一个困境：究竟是用简单有效的规则引擎就够了还是要上机器学习？这是个问题。在这里，来自Capital One的杰出工程师Andy Bonham从业界十多年的经验讲述了，理解规则和机器学习之间的关键区别，学习何时使用规则，何时使用机器学习。
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[机器学习] 基于maltab的手写数字识别.7z

说明：资料内容为matlabGUI代码，通过GUI软件可以方便的实现手写数字的识别，训练集成功率稳定在86%，可识别大部分手写的数字图片。压缩包密码：kejizhaij 本代码参考了https://blog.csdn.net/h2008066215019910120/article/details/40560583 在其基础上加入了GUI界面以及测试集的使用代码，更加便于使用
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