[机器学习] Machine Learning Algorithms

说明： 1. A Gentle Introduction to Machine Learning 2. Important Elements in Machine Learning 3. Feature Selection and Feature Engineering 4. Linear Regression 5. Logistic Regression 6. Naive Bayes 7. Support Vector Machines 8. Decision Trees and Ensemble
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[机器学习] Sheffield遗传算法工具箱（m文件，区分于M文件）

说明： Sheffield遗传算法工具箱（m文件，区分于M文件），文件命名方式是‘abc.m’而非‘ABC.M’,高版本matlab区分两者
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[机器学习] automatic modulation classification principles, algorithms and applications.pdf

说明： automatic modulation classification principles, algorithms and applications.pdf AMC automatic modulation classification Wiley
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[机器学习] 学习OpenCV中文版

说明： 本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
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[机器学习] 中国人工智能系列白皮书

说明： 中国人工智能系列白皮书，含智能农业，智能交通，可拓学。中国人工智能系列白皮书，含智能农业，智能交通，可拓学。中国人工智能系列白皮书，含智能农业，智能交通，可拓学。中国人工智能系列白皮书，含智能农业，智能交通，可拓学。中国人工智能系列白皮书，含智能农业，智能交通，可拓学。
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[机器学习] Advanced Machine Learning with Python

说明： --Resolve complex machine learning problems and explore deep learning --Learn to use Python code for implementing a range of machine learning algorithms and techniques --A practical tutorial that tackles real-world computing problems through a rigor
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[机器学习] Dynamic Programming and Optimal Control 共两卷 作者：Bertsekas

说明： Dynamic Programming and Optimal Control 共两卷 作者：Bertsekas 最优化和控制领域必备的教科书。完整清楚
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[机器学习] Information Theoretic Learning Renyi

说明： Information Theoretic Learning Renyi's Entropy and Kernel Perspectives chapter9 信息论和模式识别的相关资料
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[机器学习] BP神经网络稳定性分析

说明： BP神经网络稳定性分析，写的还是可以的，可以作为参考，这方面的资料都很少，太难证明了，所以很珍贵的，哈哈哈哈，需要些这么多描述
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[机器学习] 稳定自适应神经网络控制

说明： 《stable adaptive nn control》稳定自适应神经网络控制，这本书在springer上卖300多美元，不过真的相当有用！
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[机器学习] Automated Data Collection with R

说明： Automated Data Collection with R
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[机器学习] Artificial.Intelligence.with.Python.2017.pdf

说明： Python机器学习经典实例PDF版本。在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极-端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。
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