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机器学习决策树算法
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基于方差和深度学习的脑电信号分类算法
- 从深度学习方面解析脑电信号，通过方差计算脑电特征(Analysis of EEG signals from deep learning and calculation of EEG characteristics by variance.)
机器学习技巧方法台湾大学 pdf
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机器学习20讲随书源码
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深度学习Deep Learning 中文版 2017.3.15
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Coursera深度学习笔记v4
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神经网络与机器学习（原书第3版）
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机器学习实战 _试读
- 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。(Machine Learning (ML) is a multidisciplinary interdisciplinary subject, involving probability theory, statistics, approximati
机器学习实战
- 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。(Machine learning is an extremely important research direction in the field of artificial intelligence. Under the background of the large da
机器学习代码
- ai圣经深度学习github上的源码，希望对大家有用(The AI Bible studies the source code on GitHub)
万门大学强化学习算法代码RW模型+TD模型
- 万门大学，强化学习，rw模型算法代码实现， V(CS) = V(CS) + A * ( V(US) * us - V(CS) * cs ) td模型， V(s{t}) = V(s{t}) + a[R(t+1) + rV{S(t+1)} - V{S(t)}](In the intensive learning of the University of Wan men, the RW algorithm, the python implementation, the algorithm f
万门大学强化学习GridEvalu模型GridPolicy模型
- 万门大学，强化学习，Grid_world_evaluation模型算法代码实现， V(S) = V(S) + A * ( R(S) + r*V(new_S) - V(S) ) Grid_world_Policy模型， P(S) = P(S) + A * ( R(S) + r*P(new_S) - P(S) )(In the intensive learning of the University of Wan men, the Grid_world_evaluation algo
现代机器学习基于深度学习的图像特征提取
- 现代基于深度学习的图像特征提取，比较不错的文档(On the system of an unmanned intelligent vehicle with)
机器学习笔记.pdf
- 这个是我在别的网站上找到的机器学习笔记，感觉还可以，就分享了(this is a book about machine learning)
迁移学习简明教程
- 这是一本最新的关于迁移学些的介绍文档，内容有85页左右，对迁移学习的方方面面介绍的比较到位，其中还有迁移学习的大牛 杨强教授对该内容提出了宝贵的意见。(A brief tutorial on migration learning)
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- 周志华机器学习，人工智能的经典入门书籍。。。。(Zhou Zhihua's machine learning, the classic introductory book of artificial intelligence.)
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- 周志华的机器学习西瓜书，讲解了机器学习的各种基础算法。(Zhou Zhihua's machine studies watermelon books)
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- 17张思维导图+1张机器学习图，每张图都很有指导价值(17 thinking map +1 machine learning diagram)
matlab机器学习
- 这是使用matlab进行机器学习的教程，共分为4个部分。(This is a tutorial for machine learning using MATLAB, which is divided into 4 parts.)