[机器学习] facerecognize.zip

说明：环境 vs2019 opencv4.2+contribute GUI是vs的qt扩展模块编写的 编译为release 64位（已经上传了所用opencv4.2+contribute的包 https://download.csdn.net/download/qq_37071435/12265358） 代码实现了人脸识别，通过GUI可以进行拍照 训练 人脸识别三个步骤（后期打算总结一下这段时间的经验，也写成博客，会介绍详细的步骤）如有问题，欢迎讨论
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[机器学习] Pedestriandetection行人检测工程程序代码.zip

说明：此文件是对该文件夹中其余四个文件的说明。 （1）名为“Pedestriandetection”的文件夹中是用VS2013+OpenCV2.4.13实现的HOG+SVM算法 的工程文件，训练得到的数据文件也包含在其中，“HOGDetectorForOpenCV.txt”为检测 子参数文件，“SVM_HOG_2400PosINRIA_12000Neg_HardExample.xml”为难点检测后训练 好的SVM模型文件。 （2
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[机器学习] 多态蚁群算法.zip

说明：多态蚁群算法 蚁群算法基本原理，改进蚁群算法等的详尽资料
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[机器学习] task03-特征工程.md

说明：特征工程主要进行以下一些操作： 1.导入数据 2.删除异常值：截断过大或过小值的数据 3.特征构造： - 广告发布时间：将年、月、日信息单列出来 - 汽车使用时间=广告时间-注册时间 - 城市信息=邮政编码后三位 - 销售统计量：比如价格的最大最小值、中位数、均值、方差等 4.数据分桶：对功率等数值型变量分桶 5.特征筛选：通过相关系数找出对结果影响较大的变量
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[机器学习] 微型化机器学习教程【Google】.pdf

说明：如果你对在嵌入式设备上运行机器学习感兴趣，但不确定如何开始，谷歌的TensorFlow微团队的皮特·沃登将介绍如何构建和运行你自己的TinyML应用程序。这将包括可用的不同板子、软件框架和教程的概述，以帮助您入门和运行。
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[机器学习] 简单易懂SVM代码.rar

说明：简单易懂的SVM代码，运行环境为matlab，实现数据的分类，能够图形显示结果，适合机器学习的初学者。
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[机器学习] AI_Deep Learning with Python.pdf.zip

说明：AI必看Deep Learning with Python， 人工智能学习
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[机器学习] LIBSVM安装代码测试，SVM非线性研究

说明：内容是关于LIBSVM安装之后的测试，也可以用来研究非线性分类的情况。
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[机器学习] 机器学习知识缩略版.docx

说明：关于李航统计机器学习的一个公司推导和简介版知识的缩略版本wor文档，看书的时候做的笔记，希望对大家有帮助呀，按自己的想法记的
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[机器学习] DBRHD手写数字归一化数据集

说明：（1）训练集：7,494个特征向量及对应标签，来源于40位手写者 （2）测试集：3,498个特征向量及对应标签，来源于14位手写者 training1.txt，test1.txt中特征向量为16维； training2.txt，test2.txt中特征向量为1024维； 标签值为0~9的数字 文档每行由特征向量和标签值组成，用逗号分隔
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[机器学习] 葡萄酒分类问题资料.zip

说明：葡萄酒分类问题csv文件
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[机器学习] GB-19582.1.2.3—Modbus协议规范.zip

说明：GB-19582.1.2.3—Modbus协议规范-包含应用协议;TCP协议;串行链路 包含应用协议;TCP协议;串行链路;
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