资源列表
机器学习算法PPT
- 机器学习课件 从基础入门到深度学习 很详细(Machine learning courseware)
astar
- A*算法实现路径规划，返回的是离散的路径点，为启发式算法(Path planning by A* algorithm)
MAgent-master
- 多智能体的一段代码，有关强化学习，机器学习，很实用的一段代码！(A code of multi-agent, about reinforcement learning, machine learning, a very practical piece of code!)
1天搞懂深度学习
- 深度学习很好的教程，适合研究深度学习的人。(Deep learning is a good tutorial for studying deep learners.)
Q_learning
- 强化学习代码，求解贝尔曼方程，用qlearning求解(Reinforcement learning code, behrman equation, using qlearning solution)
matlab Q学习仿真
- Qdemo演示程序 Qlearning Q学习主程序 调用 drnd（随机变量生成函数） 任务改变时，要设当改变execut子函数和一些脚标变换函数。 用于打印状态的statements也要改一下。(Qdemo demo The main program Qlearning Q learning Call DRND generating function (random variables))
Deep Learning with Python(Fran?ois Chollet)
- 深度学习入门教程；使用python一步步教你走向大神之路(use python language to learn deeplearning)
贝叶斯分类算法
- 5个描述属性，一个分类属性，通过贝叶斯算法实现分类(5 descr iptive attributes, one categorical attribute, is implemented by Bayes algorithm.)
GA_qiujizhi
- 利用遗传算法求函数的极小值，并画出种群图形，显示最优的结果
朴素贝叶斯算法资料
- 朴素贝叶斯算法的相关资料，包含算法以及实验结果等。(The related data of the naive Bayes algorithm.)
LeNet神经网络
- 程序主要包括三个部分：mnist_.inference.py、mnist.train.py和mnist.test.py。mnist.inference.py主要定义前向传播的过程以及神经网络中的参数；mnist.train.py定义了LeNet-5模型的训练过程，并保存训练结束后的最终的模型（持久化）；mnist.test.py中对测试数据进行测试，计算LeNet模型在MNIST测试集的正确率。
AttentionalPoolingAction-master
- 行为识别中的attention pooling方法(attention pooling in action recognition)