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imdbatten2
说明： 使用多层双向LSTM对输入进行编码，并用于IMDB数据集分类，ACC可以达到92。(Using multi-layer bidirectional LSTM to encode input and classify IMDB data sets, ACC can reach 92.)
- 2019-04-08 16:39:00下载
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nndl-codes-master
说明： 神经网络与深度学习案列代码，神经网络与深度学习教程例题代码(Neural Network and Deep Learning Case Code, Neural Network and Deep Learning Course Case Code)
- 2019-04-17 11:37:01下载
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python-data-structure
Python 数据结构，英文版Python 数据结构，英文版Python 数据结构，英文版(Python data structure is introduced, the English versionPython data structure is introduced, the English versionPython data structure is introduced, the English versionPython data structure is introduced, the English version)
- 2013-08-12 10:32:30下载
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grid
网格搜索法寻找最优的惩罚因子，SVM,经测试可以用(SVM find C gamma)
- 2012-01-03 17:48:46下载
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movie
python爬虫代码，获取豆瓣电影名及其评分。(Python crawler code, get the movie name and its score.)
- 2018-08-23 16:38:37下载
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svm
说明： svr 回归预测，用于石油管道的腐蚀性预测(SVR regression prediction)
- 2020-05-29 15:15:21下载
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支持向量机python
已经对其标注，简单易懂。在高维空间中的超平面被定义为一组点的点积与该空间中的向量是恒定的。限定的超平面的载体可被选择为线性组合与参数alpha_i中发生的数据的基础上的特征向量的图像。这种选择一个超平面，该点中的x的特征空间映射到超平面是由关系定义：字型sum_ialpha_ik（x_i中，x）=mathrm{常数}。注意，如果k（x，y）变小为y的增长进一步远离的x，在求和的每一项测量测试点x的接近程度的相应数据基点x_i的程度。以这种方式，内核上面的总和可以被用于测量各个测试点的对数据点始发于一个或另一个集合中的要被鉴别的相对接近程度。注意一个事实，即设定点的x映射到任何超平面可以相当卷积的结果，使集未在原始空间凸出于各之间复杂得多歧视。
- 2023-04-05 03:00:03下载
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Chapter07
机器学习第二版书籍源码，文件较大，分章节上传，第7章(Machine learning second edition book source code, due to the large file, chapter upload, Chapter 7)
- 2019-03-12 09:46:23下载
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检测小球碰撞的小游戏
用python引用pygame模块，来编写的小球碰撞检测游戏，有效的解决了各种小球未碰上就碰撞的问题。
- 2023-06-24 18:05:03下载
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Python_VLPR-master
基于树莓派B+版本的车牌识别设计，辨识部分以树莓派3B+/3B为核心处理器，基于Linux平台，通过python3.5和OpenCV来对含有车牌信息的图片，进行高斯去噪、灰度化、边缘检测、二值化、闭操作、字符分割、字符识别匹配等一系列图像处理操作最终实现车牌识别这个系统。(Based on the design of license plate recognition of raspberry pie B+version, the recognition part takes raspberry pie 3B+/3B as the core processor, and based on Linux platform, uses Python 3.5 and OpenCV to process the image containing license plate information, and carries out a series of image processing operations such as Gaussian denoising, graying, edge detection, binarization, closed operation, character segmentation, character recognition matching, etc. Finally, the system of license plate recognition is realized)
- 2019-04-03 10:06:40下载
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