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机器学习与数据挖掘方法和应用
- 本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。本书收集众多不同领域中数据挖掘的实际案例，以此来说明数据挖掘的具体解决方法，以期为广大读者提供一个更为广阔的数据挖掘(The book is divided into 5 parts, 18 chapters, a
deeplearning
- 一个深度学习的python例程，该程序可以通过学习大量手写数字的数据提取出各手写数字的特征并对其进行识别。本文件中包含运行的主程序和结果，以及运行程序所需要的python库。- A depth learning python routines, the program can learn a lot of handwritten digital data extracted handwritten digits of each feature and gain recognition. Th
Kmeans
- 在不同环境下，同一段基因编译出不同的RNA基因编译结果不同，变异导致蛋白质不正确表达，出现病症不规则问题，实用性问题-After the scan has been made, the analysis will follow. The dimensions of the array cause the first problem. The individual spots on the array are so microscopically small, that one single du
recognizesEMG
- 把肌电信号的特征值提取出来进行人工网络识别-EMGs eigenvalue extracted manual network identification
libsvm
- libsvm包括：安装程序，入门知识以及简单的运行步骤，适合初学者使用-libsvm include: installation, entry knowledge, and runs a simple procedure, suitable for beginners
[MATLAB
- 《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》程序与数据-" MATLAB statistical analysis and applications: 40 Case Studies" program and data
Coursera深度学习笔记v4
- 人工智能大师吴恩达的深度学习课程，整理资料。很好地材料。(Artificial intelligence master Wu Enda's deep learning course, collate information. Good material.)
Digital-Identification
- 数字识别小程序，使用BP神经网络，先对样本进行训练，然后对输入的数字图像进行识别，准确率一般在90 -Identify a small number of procedures, the use of BP neural network, the first train of samples, and then enter the digital image recognition, the accuracy is generally 90
贝叶斯网引论
- 《贝叶斯网引论》 这是一本 比较经典的贝叶斯理论丛书(An introduction to Bayesian Networks)
Python核心编程 第3版 中文版.pdf
- python经典书籍，非常不错的入门教程(Python classic books, very good introductory tutorials)
李航_统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。(The statistical learning method is an important subject in the field of computer and its application.)
统计学习方法
- 李航老师的统计学习方法，适合机器学习入门，是一本很好的教程(a book for people who interest in machine learning, it will help you a lot)