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MLearningLecture
- 机器学习及其挑战，内容包括：机器学习及其重要性；机器学习角色的转变；五个挑战问题。研究机器学习的兄弟们要看看了。-machine learning and its challenges, including : machine learning and its importance; Machine learning the changing roles; five challenges. The study machine learning to look at the brothers ha
GAPBILExample
- 用VC编写的演示如多智能体的机器学习算法，很好的一个机器学习例子 -VC presentation prepared by the multi-agent such as machine learning algorithm, a very good example of machine learning
AGlobalGeometricFrameworkforNonlinearDimensionalit
- 关于留型方面的文章很适合于机器学习领域初学者使用-stay on the type of article is well suited to the field of machine learning beginners
machinealgorithm
- 计算机机器学习方法的研究和介绍,从中让你理解和掌握机器学习的一般知识,并认识一些有用算法.-computer machine learning methods and research, so as to allow you to understand and master the machine learning general knowledge, and recognizing some useful algorithms.
jiqixuexi
- 这是博弈论算法全集第三部分:机器学习,其它算法将陆续推出.以便与大家共享
基于主成份分析的Bagging集成学习方法
- 机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力，一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于 此．研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响，提出一种称为PCA—Bagging的算法，并与 其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较．在 多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能，这说明即使是泛化能力很强的集成学习方 法其学习的数据也需要进行适当的特征变换
深度学习
- 深度学习及其应用-----机器学习学术报告。
资料
- 帮助各位本科生、硕士生、博士学习模式识别，机器学习、人工智能，主要是一些英文资料。(To help undergraduates, master students and doctoral students learn pattern recognition, machine learning and artificial intelligence, mainly some English materials)
李航-统计学习方法
- 机器学习推荐数学基础资料，包含基础机器学习所用到的数学知识(Machine Learning Math knowledge)
基于深度学习的机器人抓取仿真训练技术研究
- 机器人智能抓取是实现机器人智能化的重要一环。由于待抓取物品形状、尺度的多样性以及环境因素的影响，抓取任务很难用准确的数学公式求解。以往的研究多是借助计算机视觉、机器学习等相关技术，虽有一定的效果，但智能化程度还是较低。2012 年后深度学习技术逐渐崛起，因为其良好的特征提取表现被应用在了各个领域，如医学图像、自动驾驶、数据分析等，近年来国外学者开始将这项技术应用到机器人抓取，并取得了一定的成果。
第二章 统计学习
- 本资源为国科大模式识别与机器学习课件，仅作交流使用，不得做商业传播
LucianBusoniuReinforcementLearning
- 很好的强化学习书籍，每章都有详细的算法实现过程，适合上手和进阶。(Very good book about Reinforcement learning. The process of algorithm is described in detail. Good for beginner)
机器学习：如何进行特征选择
- 对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”，没有价值的属性称为是“无关特征”，从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程，就称为是“特征选择”。其中还有一种特征称为是“冗余特征”，这些特征指的是可以从其他特征中推演出来的特征。
对象存储适合人工智能和机器学习的原因
- 如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。以下是对象存储(而不是文件或块存储)适用
唐宇迪机器学习
- 一些课件，学习中感觉还是有课件比较方便，一起学习！
吴恩达机器学习讲义
- 里面涵盖了吴恩达机器学习的18份讲义,不用记笔记了。
5 机器学习基础
- 深度学习书内部代码，包括解释以及对书中原理代码实现(deep learning basic book flower Book internal code)
李宏毅机器学习代码
- 李宏毅老师的机器学习代码，适合入门，简单到复杂，python语言。
机器学习实验代码
- 数据挖掘与机器学习的实验课结果及代码。自己写的，加上老师的指导。
《机器学习实战》
- 《机器学习实战》