如果要推荐《机器学习》的学习课程，那必然首选吴恩达的《机器学习》课程，无论是国内还是国外，这是最火的机器学习入门课程，没有之一。吴恩达老师用易于理解、逻辑清晰的语言对机器学习算法进行介绍，无数新手正是通过这门课程了解了机器学习。 吴恩达老师的《机器学习》课程主要有两门，一门是Cousera上的课程，另一门是斯坦福大学的课程CS229: Machine Learning。这两门课程各有侧重点： 1、Cousera Machine Learning课程  这门课最大的特点，是它侧重于概念理解而不是数学。数学推导过程基本被略过，重点放在让初学者理解这背后的思路。另外，它还十分重视联系实际和经验总结：课程中吴恩达老师列举了许多算法实际应用的例子；他提到当年他们入门 AI 时面临的许多问题，以及处理这些难题的经验。 吴恩达教授在Coursera上的课程基本上完全没有触及到高深的数学知识（几乎不用具备太多数学知识），吴老师解释道：“这门课没有使用过多数学的原因就是考虑到其受众广泛，因此用直觉式的解释大家有信心继续坚持学习”。 这门课程内容丰富，可在Cousera网站上在线观看（需要注册，可申请免费观看）

从网上收集的质量高的SVM资料合集，并且根据自己的学习经验给出大量注释，同时通过txt文件给出学习路线（阅读各文档的先后顺序）以及各文档的依附关系。使得读者快速入门

深度对象姿态估计（DOPE） - ROS推断（CoRL 2018） Deep Object Pose Estimation - ROS Inference 这是官方的 DOPE ROS 包，用于检测和 6-DoF 对来自 RGB 相机的已知物体的姿态估计。 该网络已经在以下 YCB 对象上进行了训练：饼干盒、糖盒、番茄汤罐、芥末瓶、盆栽肉罐和明胶盒。 有关更多详细信息，请参阅我们的 CoRL 2018 论文和视频。 注意：以下说明仅适用于推理。 还提供了培训代码，但不支持。 2020 年 3 月 16 日更新 - 添加了一个 wiki（感谢 @saratrajput） 03/07/2019 - ROS 界面更新（感谢 Martin Günther） 11/06/2019 - 添加了漂白 YCB 权重安装 我们已经在 Ubuntu 16.04 和 18.04 上进行了测试使用 ROS Kinetic 和 Lunar，使用 NVIDIA Titan X 和 RTX 2080ti，使用 python 2.7。 该代码可能适用于其他系统。 以下步骤描述了本机安装。 或者，使用

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合

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这个例子展示了如何测量图像的锐度 四个特征量。 这些是模糊(自相关)， 图像的局部邻域差异(差)，梯度 和图像中的频率范围(频带通)。 这些数量是为一系列图像计算的，这些图像描述 一个物体在不同的焦点。 镜头一度在右边 聚焦，这也是由四个量的峰值所强调的功能 (在四个函数的中间)。

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实现使用GAN进行纹理合成的代码

1.2 项目目标 使用机器学习 和 情感词典 这两种方法 分别对中文新闻类文本进行情感极性分析 输入一段新闻文本能够得到文本的情感极性 1.3 目标人群 需要对已有中文文本数据进行情感分析的企业及用户 APP中需要集成中文文本情感分析功能的开发人员 从事中文文本情感分析与挖掘的研究人员