[机器学习] graphviz-2.38.rar

说明： 最后一个时刻的输出作为表征向量，这样就忽略了其它时刻的输出。 还有定义两个孪生网络的时候，使用了不同的权值，根据Siamese Network的设计，在这里应该是要reuse_variable来共享权值
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[机器学习] 机器人的未来发展：从工业自动化到知识自动化.pdf

说明： 中科院自动化所王飞跃教授关于机器人的未来发展的阐述，深刻了解工业自动化到知识自动化。
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[机器学习] Andrew Ng exerxcise-answer.rar

说明： 吴恩达机器学习exercise1-8的答案，高度向量化，matlab算法，比网上很多的python或者循环的matlab算法简洁的多。有问题的可以在评论区留言。
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[机器学习] ADST_Workshop_2018a-使用MATLAB进行智能驾驶技术开发.pdf

说明： ADST，汽车自动驾驶介绍，MATLAB仿真介绍，上汽自动驾驶学习资料，有需要的自行下载。
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[机器学习] BP预测温度模型_2019.10.14.rar

说明： 本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。 本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。 本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。 本次仿真存在不
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[机器学习] deep learning for computer vision with python starter bundle-01.7z

说明： Adrian Rosebrock 在www.pyimagesearch.com/上讲解的deep learning for computer vision with python，希望可以帮助大家学习。
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[机器学习] 偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）的回归应用

说明： 偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）是一种常见的多元线性回归算法，MATLAB在R2008a版本已经加入了PLS算法的实现函数。 该代码把偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）的回归应用整理为“读取数据-训练模型-数据预测”的形式。
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[机器学习] 利用WOA算法优化libsvm中SVDD算法的参数

说明： 台湾大学林智仁 (Lin Chih-Jen) 教授等开发设计的 libsvm 工具箱提供了SVDD算法的MATLAB接口，其中两个关键参数 c 和 g 直接影响SVDD的单值分类结果。 该代码通过引入鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA），实现对 libsvm 工具箱中的SVDD算法的参数优化，给出两个实例代码： 1. libsvm 工具箱提供的heart_scale data 2. 工业过程数据 WOA的具体描述可以参考以下文献： （1）Mirjal
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[机器学习] 利用GPML V4.2工具箱实现高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）的多变量数据预测

说明： 1. 代码主要基于GPML V4.2工具箱实现 2. 提供了两个应用实例（单变量预测和多变量预测） 3. 给出了预测均值和方差的可视化结果
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[机器学习] 支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）的故障检测（异常检测）程序

说明： 支持向量数据描述（Support Vector Data Descr iption，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分。故障检测（异常检测）实质上是一种单值分类问题，将正常样本和异常样本区分开来。基于 SVDD 的故障检测（异常检测）流程一般为： 1. 获取正常样本数据集。 2. 训练 SVDD 超球体，获取超球体的相关参数（阈值、支持向量等等）。 3. 计算测试样本到超球体的球心距，通过比较球心距和阈值来判断该测试样本是否为异常样本。 代码主要包括： 1. 应用
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[机器学习] LDA算法漫游指南 v2.0.pdf

说明： 只需要高数基础的入门指南，非常适合小白学习。找了好久才找到的资源。花了30多块钱，只求下载资源的小伙伴给个好评。
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[机器学习] adult数据挖掘.zip

说明： adult数据集数据挖掘，基于python语言的决策树算法，包括数据处理与归类整理
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