[机器学习] Python Natural Language Processing: Advanced ML and DL techniques

说明： Python Natural Language Processing: Advanced machine learning and deep learning techniques for natural language processing Paperback – July 31, 2017 by Jalaj Thanaki (Author)
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[机器学习] Applying Deep Learning To Answer Selection

说明： Applying Deep Learning To Answer Selection- A Study And An Open Task
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[机器学习] Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder

说明： Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
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[机器学习] 智能小车超声波避障

说明： 基于stm32的智能小车的超声波避障的源代码（Keil MDK）工程
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[机器学习] 基于stm32的小车红外避障

说明： 小车能够通过红外线传感器感受到物体的存在，实现左转，右转，后退，前进等功能，实现自动避障。
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[机器学习] 网易公开课斯坦福机器学习讲义中文版

说明： 资源中是网易公开课斯坦福大学吴恩达机器学习讲义中文版1-12
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[机器学习] 葡萄酒数据集(wine.csv)

说明： UCI网站上的机器学习样本数据集，包含了13个不同的特征，对178个葡萄酒数据样本的化学特征做出了描述，包含了列表，是一个csv表格。
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[机器学习] 伯克利大学机器学习讲义

说明： 一共14个课程的大学讲义，包括聚类、回归、分类、降维、强化学习……
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[机器学习] 多目标优化问题之UF系列测试问题PF

说明： 对于多目标优化问题的算法比较需要计算IGD值需要用到PF，本资源实现UF系列测试问题的PF，且这些PF是根据数学方法求得，力求分布均匀
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[机器学习] BAT机器学习面试1000题系列

说明： BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1）线性归一化 23 2）标准差标准化 23 3）非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n） 40 随机梯度下降 4
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[机器学习] Linux系统下的SVM检测

说明： Linux系统下的SVM检测，将检测函数和预测函数分别封装成两个了类
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[机器学习] 七自由度机械臂运动学分析

说明： 七自由度机械臂运动学分析,七自由度机械臂运动学分析,
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