资源内容：斯坦福大学机器学习笔记+清华大学机器学习概论课件
适合人群：信息学、计算机、人工智能本科生/研究生、互联网从业人员、人工智能爱好者
2021-04-11 10:08:05
56.98MB
AForge.NET是一个专门为开发者和研究者基于C#框架设计的，这个框架提供了不同的类库和关于类库的资源，还有很多应用程序例子，包括计算机视觉与人工智能，图像处理，神经网络，遗传算法，机器学习，机器人等领域。
官网很难下载到，特此提供资源分享给大家
2021-04-07 17:45:05
32.27MB
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2020原论文，simple Siamese
2021-03-23 12:23:03
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贝叶斯推理的方法非常自然和极其强大。然而，大多数图书讨论贝叶斯推理，依赖于非常复杂的数学分析和人工的例子，使没有强大数学背景的人无法接触。不过，现在好了，卡梅伦的这本书从编程、计算的角度来介绍贝叶斯推理，把贝叶斯理论和编程实践结合起来，使大多数程序员都可以入门并掌握。
2021-03-20 22:52:30
34.41MB
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Python机器学习实训营（2020版）视频教程；
章节1:线性回归原理推导
章节2:线性回归代码实现
章节3:模型评估方法
章节4:线性回归实验分析
章节5:逻辑回归原理推导
章节6:逻辑回归代码实现
章节7:逻辑回归实验分析
章节8:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
章节9:Kmeans代码实现
章节10:聚类算法实验分析
章节11:决策树原理
章节12:决策树代码实现
章节13:决策树实验分析
章节14:集成算法原理
章节15:集成算法实验分析
章节16:支持向量机原理推导
章节17:支持向量机实验分析
章节18:神经网络算法原理
章节19:神经网络代码实现
章节20:贝叶斯算法原理
章节21:贝叶斯代码实现
章节22:关联规则实战分析
章节23:关联规则代码实现
章节24:词向量word2vec通俗解读
章节25:代码实现word2vec词向量模型
章节26:推荐系统原理分析
章节27:打造音乐推荐系统
章节28:线性判别分析降维算法原理解读
章节29:主成分分析降维算法原理解读
2021-03-08 17:07:40
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