【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

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Monte Carlo Path Tracing 蒙特卡洛光线追踪 依赖库 freeglut 3.0 Eigen 3.3.4 Lua 5.3 Sol 2.19 stb 中的stb_image_write.h 各平台运行指南 Windows Visual Studio 2015 x64 依赖库已经配置好，直接可以编译运行。 也可以通过双击脚本run_xxx.bat直接运行可执行程序。 运行参数可通过工程->属性->配置属性->调试,在右侧"命令参数“处设置；第一个参数即为lua脚本文件。 Linux ubuntu 16.04 GCC (>= 5) 需要安装的额外依赖 sudo apt install libreadline-dev freeglut3-dev 运行步骤（以scene01为例） cd path/to/this/project mkdir build && cd build cm