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基于支持向量机的手写数字识别（小论文+matlab编程及结果）
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。
Machinelearning
- 机器学习，模式识别方向相关论文，有兴趣的同学可以下来看~-Machine learning, pattern recognition, the direction of the relevant papers, students who are interested can look under ~
MLcode
- 这是关于机器学习的经典例程，只有你想不到的，没有你做不到的。即可用来学习，也可参考来写论文。包含几乎所有机器学习的相关内容。-This is the classic routines on machine learning, and only you can not think, no you can not do. Can be used to learn, but also can refer to write papers. Almost all machine learning cont
rotation_forest_A_New_Classifier_Ensemble_Method.z
- 论文提出了旋转森林算法，并将它与随机森林等其他机器前学习算法进行了比较-Rotating forest algorithm is proposed, and it and other machines and random forest learning algorithm were compared before
Random-Fields-and-Geometry
- 该论文主要介绍马尔科夫随机场在视觉计算、图像处理、机器学习等研究领域中的应用，非常有实用价值-The paper introduces the Markov Random Field in visual computing, image processing, machine learning and other fields of study, very practical
Kuschner-BayesianNetwork-feature
- Kuschner论文，贝叶斯网络方法在质谱数据特征选择。其中关于机器学习中贝叶斯分类器部分有完整原理分析，可以用于认知无线电网络的频谱感知等新领域。含有matlab程序大于100页，子函数很多。-Kuschner paper, Bayesian network methods of feature selection in mass spectrometry data. One of the Bayes classifier machine learning part of a complete
0000
- 关于研究新陈代谢网络的几篇论文，可用于神经网络，机器学习相关理论的研究-Study of metabolic networks of several papers, can be used for neural networks, machine learning theoretical research related to
Lucas-Kanade2
- Lucas-Kanade part 2 对计算机视觉和机器学习很有帮助 详细论文和代码在文章的附录中有详细地址 很不错 -Lucas-Kanade part 2 of the computer vision and machine learning for more helpful articles and code in the article addresses in detail in the appendix is very good
ai-robot
- 机器人人论文，强化学习，环境建立，仿人机器人等方向-Papers of robot people, strengthen the learning environment to establish a humanoid robot direction
Cracking_the_Coding_Interview_-4th
- 图像处理论文，希望对大家有帮助。都是关于模式识别和机器学习之类的-Image processing paper, we want to help. All about pattern recognition and machine learning class
Semsupervised-learning
- 这是一篇关于半监督的论文，半监督学习问题广泛存在于现实世界中, 已经成为目前机器学习和模式识别领域中的一个研究热点. 文章 综述了半监督学习问题的基本思想、研究现状、常用算法及其一些应用领域, 分析了目前存在的主要困难, 并指出需进一步研究的几个问题.-Sem-i supervised learning has been w idely used in the w orld and become a hot topic in the resear ch field of machine
Wavelet-for-Music-Signal-Analysis
- 小波分析用于音乐数据的分类，机器学习算法。好东东，重量级论文。-Tutorial_Wavelet for Music Signal Analysis _1
attentionFactorizaitonMachine
- Attension FM的理论论文，可用于高度稀疏数据场景，并且具有线性的计算复杂度(Factorization Machines (FMs) are a supervised learning approach that enhances the linear regres- sion model by incorporating the second-order fea- ture interactions)
参考文献
- 基于机器学习的情感分析小论文，其方法有（支持向量机，深度学习）(Essays on emotion analysis)
遥感图像自动分类参考论文
- 内有利用机器学习模型去对遥感图像自动分类的研究论文；(There is a research report on automatic classification of remote sensing images using machine learning model;)
p271-das.pdf
- 谷歌推荐算法论文，根据点击量进行推荐，十分经典，值得学习。(Google News Personalization: Scalable Online Collaborative Filtering)
机器学习论文TOP20
- 近期机器学习论文最顶级的20篇论文，大家可以下载学习。(Recent machine learning papers top 20 papers, you can download learning.)
论文
- 20世纪90年代，贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机（Support VectorMachine,SVM）的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法，它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力，解决了小样本、非线性和维数高等难题，并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本
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.)
电池故障诊断论文
- 电池故障诊断论文知网 机器学习 神经网络方法