资源列表
handson-ml-master
- 这个项目的目的是教你机器学习的基本原理。它包含了Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow这本书的示例代码和解决方案。非常好的一本书！(This project aims at teaching you the fundamentals of Machine Learning in python. It contains the example code and solutions to the exercises in
Bayes方法基础
- 贝叶斯是无敌的，贝叶斯是万能的，贝叶斯是全知全能的(bayes is powerful ,bayes is wonderful)
NatureDeepReview
- 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
Deep Learning
- 关于深度学习的一本很好的入门书，是中文的，很详细，公式推到很详细(On the depth of learning a good introductory book, is Chinese, very detailed, the formula is very detailed)
手写数字识别
- 一个练习机器学习的算法，解决手写数字识别的算法(An algorithm that exercises machine learning to solve the handwritten numeral recognition algorithm)
FuzzyNet
- 采用模糊神经网络来进行预测的模型代码，语言为Matlab(The fuzzy neural network is used to predict the model code. The language is Matlab)
CNN
- 在matconvnet 做卷积神经网络的平台下，使用CNN算法对辣椒图片进行分类(the classification of papers using CNN under the platform of matconvnet)
机器学习实践指南代码及资源
- 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。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。(Machine Learning (ML) is a multi domain cross discipline, involving
NEURAL_NETWORK_CODE
- 机器学习中神经网络的NN网络和CNN网络的MATLAB程序例程(NN neural network in machine learning and CNN network MATLAB routines)
RBF神经网络的VC源码bp_rbf
- RBF神经网络C++实现，使用Visual C++6.0打开，可直接编译运行。(RBF neural network C++ implementation, using Visual C++6.0 to open, can be directly compiled and run.)
mtsp_ga
- 多旅行商的最短路径选择。80个城市，5个旅行商，距离矩阵部分采用最优算法(Shortest path selection for multiple traveling salesman problem)
xishu
- 这是一个完整的稀疏分解用于图像去噪的一个压缩文件，而且是一个基于FFT变换的算法(This is a compressed file a complete sparse decomposition for image denoising, and is based on FFT transform algorithm)