[机器学习] sgmediation.zip

说明： UCLA 的sgmediation插件，目前所有官方渠道均已无法下载。使用方法：解压，放到stata的/ado/base/s 目录下就应该可以
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[机器学习] 价值神经网络在计算机围棋的优化研究_王力.caj

说明： 对于人工智能来说,棋类由于其巨大的复杂度一直是最具有挑战的游戏。围棋自从被创造出来,已经有数千年的历史了,在19路围棋中,即棋盘是由19*19个纵横交叉点组成的,每个交叉点都有黑白空三种不同的状态,则博弈树的复杂度在10的300次方左右,其天文数字远远的超过了宇宙中原子的个数。在象棋与国际象棋被计算机用穷举加上搜索的方法战胜了世界上顶级的棋手后,围棋成为了人工智能最想要征服的游戏。但是,传统的计算机围棋程序面对职业围棋棋手时仍然被让3到4子,在2015年国际学术界普遍认为解决围棋问题至少需要1
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[机器学习] 基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法研究_张旗.caj

说明： 博弈是人工智能领域的重要研究主题,人工智能技术的发展在很多方面得益于博弈的发展。围棋作为博弈研究的主要内容之一,因其具有搜索空间大和难以建立评价函数的难点,使得传统的搜索方法很难获得令人满意的对弈性能。近年来,基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法逐渐成为解决围棋博弈问题的一种有效途径。这是因为,第一,棋步预测方法通过监督学习来预测人类高水平棋手的走棋,该过程并不需要进行深度搜索,因此能够避免围棋分支因子高的问题；第二,棋步预测方法与人类棋手在对弈时的思考方式相一致；第三,由于卷积神经网络能够直接
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[机器学习] 中国象棋人机博弈系统的研究与实现.pdf

说明： 计算机博弈是人工智能领域的一个重要的研究课题。计算机博弈也被称为人工智能的果蝇。各种棋类的人工智能研究，都不断取得新的成果。发展最快的是国际象棋，早在上世纪90年代，国际象棋软件就战胜了世界冠军卡斯巴罗夫。中国象棋做为中华民族传统文化的精华，其博弈研究起源于上世纪80年代。其研究过程中，大量借鉴了国际象棋的理论，并且在近年同样取得了很不错的成果。现今已经有很多最顶尖的象棋软件，如赵明阳的象棋奇兵，王骄的棋天大圣，郑明政的象棋世家，陈超营的象棋旋风等。以上象棋软件都能战胜如今的中国象棋第一人，特
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[机器学习] 六子棋中基于路的双评价参数评估函数的研究与应用_齐祎霏.caj

说明： 机器博弈是人工智能领域的重要研究方向,是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础。机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。机器博弈常被看作是人工智能的“果蝇”,其研究成果对其他领域也能产生重要影响,因此对机器博弈的研究具有重要的意义。六子棋是机器博弈中的一个新兴棋种,近几年越来越走进大众的视野,吸引了越来越多的研究者行进研究。评估函数是博弈程序对局面形式进行判断的核心方法,评估函数的准确程度决定了程序对局面形势判断的准确程度,从而程序才能选择正确的应对方案。现
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[机器学习] random_data.txt

说明： 用来做线性回归和梯度下降的
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[机器学习] custom_ops2.rar

说明： pytorch的部署，先打包成共享库so文件，然后被c++代码调用。
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[机器学习] hailun.txt

说明： 经典海伦约会数据集，txt文件，第一列：每年获得的飞行常客里程数，第二列：看视频玩游戏所耗时间百分比，第三列：每周消费的冰淇淋公升数，第四列为男人的类型，即前三列为特征，最后一列为类别
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[机器学习] 手写池化操作.zip

说明： 使用Python语言实现图片降采样常用的池化操作，实现了常见的最大池化和均值池化。
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[机器学习] 肌肉激活度Matlab代码及数据.rar

说明： 【博客地址：https://blog.csdn.net/u011389706/article/details/97614699】利用Matlab求解肌肉激活度。包含源代码，sEMG数据，最大自主收缩（MVC）时的sEMG数据，运行后可以直接得出肌肉激活度的曲线。
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[机器学习] 随机森林.zip

说明： 随机森林的代码实现，包括分类和预测，分类文件夹RF_Class_C下包括主文件tutorial_ClassRF.m、运行性能测试文件test_ClassRF_extensively.m等，和预测文件夹RF_Reg_C下包括主文件tutorial_RegRF.m、运行性能测试文件test_RegRF_extensively.m。
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[机器学习] Libsvm3.23安装操作手册.docx

说明： 本操作手册为林智仁教授编写的Libsvm工具包的安装手册，版本为3.23。
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