[机器学习] 粒子群改进蝙蝠算法的自适应权重算法

说明： 用粒子群算法改进蝙蝠算法,引入自适应权重,具有很好的收敛速度和收敛精度
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[机器学习] 基于python的线性回归恢复图像

说明： 基于线性回归进行图像插值，恢复受损图像。语言是python
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[机器学习] 关联规则apriori算法

说明： 关联规则算法，txt文件是训练的数据，可以参考，m文件是算法的代码文件
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[机器学习] 模糊Kmeans

说明： 模糊Kmeans，采用了JAVA语言编写，提供的可视化界面；
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[深度学习] 基于LSTM（长短期记忆）的影评情感分析

说明： 深度学习实战篇：采用LSTM网络进行影评情感分析，涉及到词向量模型。训练样本数据齐全。代码有图有分析，便于初学者学些。
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[机器学习] movielens-100k电影的评论信息文本

说明： 文档为本人在IMDB网站上爬取的movielens-100k的电影评论文件，可用来做推荐算法学习。有个别电影无评论，另外个别需要预处理。
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[机器学习] 遗传算法求解01背包问题——问题分析

说明： 01背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下： 给定n个物品和一个背包，物品i的重量为Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。选择合适的物品装入背包，使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是，背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择：装入背包或者不装入背包，即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。 01背包问题是NP问题，传统的解决方法有动
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[机器学习] 01背包测试数据

说明： 给定n个物品和一个背包，物品i的重量为Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。选择合适的物品装入背包，使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是，背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择：装入背包或者不装入背包，即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。
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[深度学习] RNN递归神经网络

说明： 深度学习实战篇：采用RNN递归神经网络进行手写数据集分类，适合初学者。
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[机器学习] 遗传算法解决01背包问题分析及代码

说明： 01背包问题属于组合优化问题的一个例子，求解01背包问题的过程可以被视作在很多可行解当中求解一个最优解。01背包问题的一般描述如下： 给定n个物品和一个背包，物品i的重量为Wi，其价值为Vi，背包的容量为C。选择合适的物品装入背包，使得背包中装入的物品的总价值最大。注意的一点是，背包内的物品的重量之和不能大于背包的容量C。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择：装入背包或者不装入背包，即只能将物品i装入背包一次。称此类问题为0/1背包问题。
<qq_28597441> 在 上传 | 大小：16384

[机器学习] 贝叶斯算法-实战：新闻分类器

说明： 机器学习实战篇：采用贝叶斯方法进行新闻分类。代码有有注释，适合机器学习初学者。
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[深度学习] keras1.0.1版本

说明： 对于keras2版本python2.7不兼容的，试试keras1.01，本人亲测可以用 setup.py安装方式:https://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/53558654
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