[机器学习] RBF神经网络matlab程序

说明： 使用高斯径向基函数对输入进行映射，在高维空间中优化神经网络非线性处理能力
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[机器学习] keras中文手册

说明： 官方中文文档
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[机器学习] 最优化计算方法

说明： 最优化计算方法
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[机器学习] 遗传算法工具箱GEATbx

说明： 非常实用的遗传算法工具箱，数学建模中常用的工具箱之一，谢菲尔德遗传算法工具箱。
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[机器学习] Reinforcement Learning - An introduction

说明： Reinforcement Learning - An introduction The best book for reinforcement learning
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[机器学习] industrial_training-kinetic-ppt-code（ros及kinetic 移动机器人）

说明： 包含industrial_training-kinetic-ppt-code（ros及kinetic 移动机器人）
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[机器学习] 人脸检测Adaboost+Haar

说明： 人脸检测的程序，适合于Opencv的初学者
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[机器学习] 马云天津世界智能大会演讲思维导图

说明： 马云天津世界智能大会演讲思维导图
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[机器学习] 斯坦福机器学习讲义

说明： 最权威的笔记和讲义
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[机器学习] Machine Learning: A Probabilistic Perspective

说明： Murphy, Kevin (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective.
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[机器学习] 线图句法分析算法实现

说明： 从输入串的起始位置到最后位置，循环执行如下步骤。 如果待处理表（Agenda）为空，则找到下一个位置上的词，将该词对应的所有词类X附以(P_i 〖,P〗_j )后放到待处理表中(X(P_i 〖,P〗_j ))。其中，P_i 〖,P〗_j分别是该词的起始位置和终止位置，j>i，P_j-P_i为该词的长度。 从Agenda中取出一个元素，其标志成分为X，位置跨度为(P_i 〖,P〗_j )。 对于每条规则A→Xγ，将A→X·γ加入活动边集ActiveArc的(P_i 〖,P〗_j )位置中，
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[机器学习] dlib-19.4.99-py3.6-win32 .egg

说明： dlib-19.4.99-py3.6-win32
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