资源列表
python machine learning
- 作者是Sebastian Raschka，密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上最具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。在数据科学、机器学习以及Python等领域他拥有丰富的演讲和写作经验，本书可使得不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。(The author, Sebastian Raschka, a PhD stu
面向机器智能的TensorFlow实践
- 适合作为Tensorflow学习的入门书籍，很多基本概念讲的比较清楚(Suitable for Tensorflow as an introduction to learning books, explain many basic concepts more clear)
《TensorFlow2深度学习》
- 《TensorFlow2深度学习》这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书， 本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、 分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。 这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识，避免出现 为了学习而学习的窘境。(This is a
TensorFlow2深度学习.pdf
- Tensor Flow 2 的最新教程，基于tensor flow最新的版本。(Tensor Flow 2's latest tutorial)
算法
- 包含MATLAB当中各种可用的实用的算法程序与指导。(Contains various practical algorithms, procedures, and instructions that are available in MATLAB.)
Riemann_Solvers_and_Numerical_Methods_for_Fluid_Dy
- riemen 理论对于求解计算流体力学中关于解释riemen问题，做出了系统全面的总结-riemen for solving computational fluid dynamics theory to explain riemen on the issue, made a comprehensive summary of the system
DeepNeuralNetwork20160805
- 基于深度神经网络代码，基础入门，比较实用。。。。(Code based on deep learning neural network)
lap_retarget
- 拉普拉斯方法，用于三维几何模型的形变，包含例子，比较适合初学者-laplacian approach to 3D model deformation, including examples
code
- 是关于文章Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification的Matlab源代码，希望对从事这个方向的人员有所帮助。(Self-Adaptive Particle Swarm Optimization for Large-Scale Feature Selection in Classification)
车辆模型
- 用于数据学习,汽车模型的建立，三自由度的车辆模型(used to data learning)
Belief-propagation
- 一些关于置信度传播算法的论文资料，欢迎下载学习参考-Some papers on the belief propagation algorithm information, please download learning reference
BDAGL
- 贝叶斯有向无环图的Matlab编程，还包含一些例子及数据集-Bayesian DAG learning