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人工智能
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人工智能下载,机器学习下载列表 第2583页
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机器学习
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CRF++ 0.58 Win + Lunix代码
说明: CRF++是一个经典的CRF轮子。关于其用法网上到处都是,上传了最新版,也就是0.58版本,其Win版本(zip)格式和lunix版本(tar.gz)格式。仅供学习研究之用。
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csdn_cz2016
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1048576
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机器学习
]
小波图像融合
说明: 图 像 融 合 是一 种 重要的 增 强 图 像信 息的 技术方 法 , 如 何 对 同 一 目 标 的多 源 遥 感 图 像 数 据 进 行有效 的融 合 , 最 大 限 度 地利 用 多 源 遥 感 数据 中 的 有 用 信 息 , 提 高 系 统的 正 确 识 别 、 判 断 和 决 策 能力 , 这是 遥感 数 据融 合研 究 的重要 内容之 一 。 图 像 融 合 技 术 的 发 展 经 历了 3 个阶段 : ( l ) 简单 的 图 像 融 合方 法 , 如 R G B 假彩色 合
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qq_36007059
> 在 上传 | 大小:
199680
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机器学习
]
转载:支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)带完整书签版本.pdf
说明: 转载大佬的文档,也对自己的学习做一个记录,这是有网上大佬翻译的 支持向量机通俗导论,适合各个层次的人群阅读
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shenyichou
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2097152
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机器学习
]
python时间预测介绍示例
说明: Discover How to Prepare Data and Develop Models to Predict the Future
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fyz530357172
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233472
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机器学习
]
python machine learning(英文版)
说明: python machine learning英文版pdf 第一版 作者randal.S.Olson python machine learning英文版pdf 第一版 作者randal.S.Olson
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qq_35088272
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机器学习
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git原理与命令
说明: git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮git原理与命令,描述git的所有的原理等发的卡房间看到父发阿卡丽的实践法拉盛达芙妮
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yelbosh
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机器学习
]
PLC300入门
说明: PLOC300入门,适合初学者 安装步骤: 1、 在软件界面的左上角处选择 要安装的盘符,如C盘。 2、 在软件界面左侧栏目内快速查找要按照的授权软件名称,并单击选中。 3、 在软件界面的窗口中部,选择要安装的授权,并在前面打上勾。 4、 最后点击软件界面上面的 install long 按钮即可安装。
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qq_40088912
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机器学习
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ID3算法及数据集
说明: ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集ID3算法及数据集
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chuhanjunhun
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机器学习
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矩阵公式总结
说明: 一些常用的矩阵公式的总结,对于机器学习和人工智能的领域的小伙伴来说是一个很好的福利,希望大家在看paper时有用
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lczmqcao
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机器学习
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PnP位姿估计matlab工具包
说明: 最新的位姿估计工具箱,对应文献为:Very Fast Solution to the PnP Problem with Algebraic Outlier Rejection。PnP问题是计算机视觉中非常基础的经典问题,可以用来测量目标的三维位置姿态。
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yunlinwang
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机器学习
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Q学习示例--路径搜索matlab完整代码
说明: % s表示状态,a表示动作,Q(s,a)表示对状态s下动作a得到的总体回报的一个估计,r为此动作的立即回报. % 1、对每个s,a初始化表项Q(s,a)为0 % 2、观察当前状态s % 3、一直重复做: % 选择一个动作a并执行它,该动作为使Q(s,a)最大的a。 接收到立即回报r。 观察新状态s'。 % 对Q(s',a')按照下式更新表项: Q(s,a)=r+gama * max Q (s',a')。 s=s'。
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wiiliam_
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机器学习
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q学习matlab代码示例--路基搜索
说明: % s表示状态,a表示动作,Q(s,a)表示对状态s下动作a得到的总体回报的一个估计,r为此动作的立即回报. % 1、对每个s,a初始化表项Q(s,a)为0 % 2、观察当前状态s % 3、一直重复做: % 选择一个动作a并执行它,该动作为使Q(s,a)最大的a。 接收到立即回报r。 观察新状态s'。 % 对Q(s',a')按照下式更新表项: Q(s,a)=r+gama * max Q (s',a')。 s=s'。
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wiiliam_
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