[机器学习] xgboost4j和xgboost4j-spark(linux及win64版本)

说明： Java版xgboost，分linux和win64两种编译版本，linux下另有xgboost4j-spark和xgboost4j-flink的依赖包
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[深度学习] 3D face recognition

说明： 3D face recognition has lately been attracting ever increasing attention. In this chapter we review the full spectrum of 3D face processing technology, from sensing to recognition. The review covers 3D face modelling, 3D to 3D and 3D to 2D registrat
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[机器学习] 计算机视觉资料

说明： 计算机视觉相关国际会议论文集，聚多家智慧之言。 Computer Vision is the science and technology of machines that see. The dominant scientific conferences in computer vision, such as ICCV, CVPR and ECCV, concentrate on theories and models for obtaining information from images
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[深度学习] 基于强化学习和深度学习的实体、关系联合抽取

说明： 基于强化学习和深度学习的实体、关系联合抽取的最新论文
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[机器学习] 机器学习常用方法

说明： 包含机器学习的一些常用方法，比如PCA, 随机森林，决策树，线性感知机，Kmeans，KNN等的python实现。
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[机器学习] Python 代码

说明： 在 Vistual studio 2015 运行的 Python 代码，实现二进制的加法操作
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[深度学习] 基于深度学习的工业系统在线状态监测与诊断方法研究

说明： 很好的论文1111111111111111111111111111111111111111111
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[深度学习] BP神经网络算法例子

说明： BP神经网络算法 实现历史数据的样本训练 并对未来数据做出合理预测的案例
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[机器学习] python数据分析笔记

说明： NumPy，即Numeric Python的缩写，是一个优秀的开源科学计算库，并已经成为Python科学 计算生态系统的重要组成部分。 NumPy为我们提供了丰富的数学函数、强大的多维数组对象以及 优异的运算性能。尽管Python作为流行的编程语言非常灵活易用，但它本身并非为科学计算量身 定做，在开发效率和执行效率上均不适合直接用于数据分析，尤其是大数据的分析和处理。幸运 的是， NumPy为Python插上了翅膀，在保留Python语言优势的同时大大增强了科学计算和数据处 理的能力。更重要的
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[深度学习] Deep Learning：CNN卷积神经网络推导和实现

说明： 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。
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[深度学习] Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列1-7

说明： 该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。
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[机器学习] 机器学习课程笔记【KCBJ-JQXX-WED-003】

说明： 机器学习课程笔记【KCBJ-JQXX-WED-003】，吴恩达机器学习课程笔记简版
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