[机器学习] cublas64_92.zip

说明： 安装paddlepaddle或tensorflow时会提示cublas64_92.dll not found，下载后放到windows\system32目录下
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[机器学习] 熊鹏飞-AI大会

说明： 图像检索技术，图像理解，深度学习，手工特征，sift，hog，全局特征，局部特征，旋转不变性，颜色直方图
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[机器学习] 图像美学质量评价技术发展趋势

说明： 图像美学质量评价技术发展趋势图像美学质量评价技术发展趋势
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[机器学习] Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读 教学视频

说明： 物体检测-Faster-Rcnn、原理+实战，你见过最接地气的课程。课程首先讲解物体检测的初期算法，对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法，对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读，对于框架的选择，大家可以看需求而选择，在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现，大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可，无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境，逐行进行de
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[机器学习] Practical Machine Learning and Image Processing (2019).pdf

说明： Practical Machine Learning and Image Processing gives readers deep insight into the basics of image processing and various image processing methodologies and algorithms, applications using various Python libraries, and real-time use case implementat
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[机器学习] 支持向量机.pdf

说明： 在机器学习中，支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
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[机器学习] Logistic回归.pdf

说明： logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。
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[机器学习] 阿里技术-推荐系统归纳.pdf

说明： 取自*技术公众号，推荐系统算法总结，包含算法介绍及适用范围。
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[机器学习] 决策树.pdf

说明： 它利用了概率论的原理，并且利用一种树形图作为分析工具。其基本原理是用决策点代表决策问题，用方案分枝代表可供选择的方案，用概率分枝代表方案可能出现的各种结果，经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较，为决策者提供决策依据。
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[机器学习] 支持向量机：理论、算法与拓展

说明： 高清版，支持向量机：理论、算法与拓展，人工智能nlp方向必读书籍，BAT算法工程师极力推荐！
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[机器学习] 朴素贝叶斯法.pdf

说明： 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际
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[机器学习] backPS.py python几行代码代替PS去除背景

说明： python几行代码代替PS去掉背景，效果不错,亲测效果还不错！
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