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WebDataMining
- Web数据挖掘作为数据挖掘技术和Internet应用研究相结合的研究领域，涉及机器学习、数理统计、数据库、神经网络、模式识别、粗糙集、模糊数学等人工智能相关技术，目前已经发展成为一个受到社会各界关注的研究热点。
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
Neural-Network-Ensemble
- 神经网络集成，集成了最近几年一些关于神经网络发展的文献，适合深入了解的筒子学习-Neural network integration, integration in recent years some of the literature on the development of neural networks, suitable for in-depth understanding of the cheese learning
Pattern-Classification
- 此文档包含对卷积神经网络的描述及在图像处理中的应用，对学习卷积神经网络有重要帮助。-The work presented here uses image classifi cation performance (accurate discrimination between common classes of objects) as a basis for comparing visual system models, and algorithms for fi
classificiation-algorithm-overview
- 机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传
RBF
- 用matlab语言写的RBF神经网络程序，可供初学者学习参考-Using matlab language used to write RBF neural network program for beginners learning reference
DeepLearningBook.pdf
- 深度学习书籍,作者是GAN 网络的创始人，值得一看。将深度学习，神经网络和机器学习讲解的很清楚，不仅仅如此，把深度学习的理论知识讲解的饿很透彻。-Deep learning books, the author is the founder of the GAN network, worth a visit. The depth of learning, neural networks and machine learning to explain very clearly, not only t