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Applied_Data_Mining
- 《实用数据挖掘》 本书对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。 本书主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和
ML_PR_Reading_List
- 本资料列出了机器学习和模式识别领域最著名，最好的学习参考和文献，为人工智能方向的学习理清了思路-this provides you with the best reference and paper list for the machine learning and pattern recognition area
SVM
- 支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine is Cortes and Vapnik in 1995 first proposed, it solve the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance in many
MLcode
- 这是关于机器学习的经典例程，只有你想不到的，没有你做不到的。即可用来学习，也可参考来写论文。包含几乎所有机器学习的相关内容。-This is the classic routines on machine learning, and only you can not think, no you can not do. Can be used to learn, but also can refer to write papers. Almost all machine learning cont
machinelearning
- 机器学习 curse of dimensionality-Machine learning curse of dimensionality
kmeans
- 机器学习均值聚类算法，使用VC编程实现对均值算法的实现和应用-Machine learning means clustering algorithm, using the VC programming algorithm on Implementation and Application of Mean
svm_wenxian
- 支持向量机是一种新颖的机器学习方法，主要用于模式识别、回归预测、函数逼近、参数估计。相比于其他的学习方法，支持向量机不仅克服了非线性，局部极小和维数灾难问题，而且具有更好的泛化能力。-Support vector machine is a novel machine learning method, mainly for pattern recognition, regression, function approximation, parameter estimation. Compared
kNNregression
- k近邻算法，实现机器学习中的回归功能，参数k需要自己选择-k nearest neighbor algorithm to achieve regression in the machine learning field
PatternRecognition
- “模式识别和机器学习”作者是Christooher M. Bishop,是模式识别和人工智能领域比较经典的学习材料。-"pattern recognition and machine learning" writen by Christooher M. Bishop——classical learning material in PR and AI area.
facenetcode
- 机器学习中通过神经网络实现的识别人脸朝向的代码-code for recognizing face by Artificial Nural Network
The_Elements_of_Statistical_Learning_2nd_3print.ra
- 《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》的全彩英文版，人工智能机器学习领域的必读书目，此版本为最新的第三次排版，很有价值-<The elements of statistical learning:Data mining,inference,and prediction>,color edition,the must-own book in the area of AI/Machine Learning,and it s the latest edition of publishmen
Ex1
- 模式识别某次课程的作业，完成了高斯分布下的两种贝叶斯分类器,以及非参数的K近邻、Parzen窗方法，采用UCI机器学习数据库中的某些数据作为样本，使用交叉验证方法确定参数-Pattern recognition of a particular course work, completed under the two Gaussian Bayesian classifier, and the non-parametric K-nearest neighbor, Parzen window meth
weka_code_analysis--ID3
- 适用于正在进行机器学习研究的用户，了解归纳算法的内部运作,了解如何充分利用Weka的类的层级结构,从而满足用户的需要。weka.classifiers.trees.Id3作为一个例子讨论,该方案实现了第4.3节中的ID3决策树学习器-Weka code analysis
RANSAC-subspaces
- MaYi博士做的多重子空间的算法代码，压缩包里包括文章和matlab代码。对于机器学习的研究者有很大作用-Robust statistical estimation and segmentation of multiple subspaces
Pattern_Recognition_And_Machine_Learning.pdf
- 模式识别与机器学习，国外经典图书，PDF矢量版，英文版。PR，ML类必看图书-Pattern Recognition And Machine Learning
MacheineStudy
- 机器学习和数据挖掘，很不错的一本书，推荐下，哈-Machine learning and data mining, a very good book recommendation, Kazakhstan
jiqixuexishuliluoji
- 介绍机器学习和梳理逻辑的好书记，我看了深受启发，一本难得的好书啊！-standard particle filter Matlab procedures, with detailed notes, can help grasp the particle filter. We hope more suggestions！
StanfordSchoolofEngineering
- 斯坦福大学的机器学习资料，Stanford School of Engineering .zip Machine Learning-Machine learning materials at Stanford University, Stanford School of Engineering. Zip Machine Learning
KNNclasic
- KNNmatlab源码，经典的机器学习算法，初学者使用-KNNmatlab source, the classical machine learning algorithms, beginners
ldaclasic
- lda经典算法，c++编写，适合机器学习初学者使用-lda classical algorithm, c++ is written for beginners to use machine learning