资源列表
伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning)
- 伯克利大学机器学习相关资料，教程，论文，等(Berkeley University Machine Learning related Materials, courses, papers, etc.)
Machine.Learning
- 非常经典的机器学习的英文原版。《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定-The English original of the classic machine learning. " Machine learning" shows the core of machine learning algo
DeepLearningDropout-master
- dropout和深度学习算法的结合使用，有详细的使用说明和数据集(Three types of layers: - C: convolutional layer (matrix map) - MP: max-pooling layer (matrix map) - F: fully connected layer (vector map) - O: output layer Convolutional Layers: - Scale: scale (size of p
遗忘算法（词库生成、分词、词权重）演示程序
- 通过非主流的遗传算法进行关键词提取，分词的功能(Through the non mainstream genetic algorithm for keyword extraction, word segmentation function)
人工智能API的使用（调用SDK版）
- 人脸识别，人工智能，人人人嫩柔嫩柔嫩认人呢人呢(Face recognition, artificial intelligence)
机器学习（吴恩达）
- MIT教授吴恩达机器学习视频中的所有pdf文件(Wu Enda machine learns all PDF files)
mnist
- 使用了全连接网络，卷积神经网络，循环神经网络分别构建不同的分类器，如何通过模型保存原理进行保存。(Using the fully connected network and convolution neural network, recurrent neural network builds different classifiers respectively, and how to save them through the preservation principle of the mode
机器学习_周志华
- 机器学习推荐入门书籍，通过浅显易懂的语言深入浅出的介绍了机器学习相关基础知识。(Machine learning recommended introductory book)
《机器学习》-周志华
- 此为机器学习西瓜书，入门必备书籍。讲述了机器学习入门的原理等问题。(this is machine learning book, by Zhou zhi_hua.)
机器学习_周志华
- 教大家怎么学习机器学习，让大家更好的理解机器学习的内容(Teach people how to learn machine learning)
机器学习_周志华
- Machine Learning - Zhou Zhihua
神经网络与机器学习（加）Simon+Haykin
- 神经网络与机器学习（加）Simon Haykin 本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。(Neural NetWorks and Learing Machines)