[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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[机器学习] SVM源代码和测试图片

说明： 这是SVM的具体代码，里面有详细的说明使用和测试图片，欢迎下载。SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
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[机器学习] 基于遗传算法的特征点拟合算法

说明： 基于遗传算法的特征点拟合算法 基于遗传算法的特征点拟合算法 基于遗传算法的特征点拟合算法 基于遗传算法的特征点拟合算法
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[机器学习] 基于最小领域知识的主题建模 ：Topic Modeling with Minimal Domain Knowledge

说明： 基于最小领域知识的主题建模 ，一种基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法，涉及自然语言处理领域 传统的主题挖掘技术基于概率统计的混合模型，对文本信息进行建模，使得模型能够自动挖掘出文本中潜在的语义信息，使用户能够快速的了解文本中所涉及的内容。通过主题模型，不仅能够获得文本集合中主要涉及的信息，而且能够获得每篇文档中的内容信息。常见的主题模型有概率潜在语义分析(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,PLSA)模型[1]和潜在狄利克雷分配(LatentDiric
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[机器学习] TextRank算法的参考资料论文

说明： 　TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法, 通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文摘。和 LDA、HMM 等模型不同, TextRank不需要事先对多篇文档进行学习训练, 因其简洁有效而得到广泛应用。
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[机器学习] 计算机图形学

说明： 《计算机图形学(第3版)》的第三版介绍了设计、使用和理解计算机图形系统及其应用的基本原理，并且提供了一些OPENGL编程实例。书中详细讨论了图形系统的软件和硬件组成，并且将二维和三维图形的相关内容集成到一起。对于没有计算机图形学背景知识的读者，作者提供了有关的基础概念，描述了如何创建从简单的线条图到复杂的真实场景的图片
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[机器学习] state estimation for robotics

说明： 机器人状态估计，ROS用到的大部分算法，KF/EKF/UKF/PF，贝叶斯概率 机器人状态估计，ROS用到的大部分算法，KF/EKF/UKF/PF，贝叶斯概率
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[机器学习] K 近邻算法

说明： KNN算法可以预测未知数据的特征。所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
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[机器学习] tesseract-ocr_4.0 + vs2015编译

说明： 解压缩后配置环境可以直接使用，本人的环境是visual studio 2015 + tesseract 4.0。关于tesseract 4.0中API的调用，大家可以访问我的博客。
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