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Labeling Complicated Objects Multi-View Multi-Instance Multi-Label Learning 多视角多实例多标签学习

于 2022-03-24 发布 文件大小:32.96 MB
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附件是Labeling Complicated Objects: Multi-View Multi-Instance Multi-Label Learning的pdf文档,南京大学的教授

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  • caffe-cvprw15-master
    这是基于深度学习的图像检索和图像识别的代码资料(This resource is related with image retrieval with deep learning.)
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  • 8.29(cnn_on_cuda)
    说明:  python实现cnn简单例子,pytorch框架,cuda(Python implements a simple example of cnn, pytorch framework, CUDA)
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  • MLInActionCode-master
    机器学习实战的源代码集合,第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection)
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