sklearn机器学习bilibili菜菜_WZB.rar

深度学习500问。
根据github开源项目的资料整合为pdf。
项目地址:https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

利用matlab实现的贝叶斯分类算法，其中包含数据格式转换算法，交叉验证算法和数据集统计算法，是UCI数据集通用的分类算法，准确率达到0.9427.

总结了深度学习中的分类网络，从Le-net，Alex-net,Vgg,googlenet(inceptionv1,v2,v3),netinnet,resnet50,SEnet,mobilenet,shuffleNet,还总结了相应的知识点。

tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

windows环境下的图像标注工具，按下w键，拖动鼠标，结果保存位xml格式的文件，输入标签的名称，与图像名称相同。

基于贝叶斯分类的中文垃圾信息分类识别核心核心代码，可直接运行的源程序。
publicvoidloadTrainingDataChinies(FiletrainingDataFile,StringinfoType){//加载中文分词其NLPIR.init("lib");//System.out.println(trainingDataFile.isFile()+"==============");//尝试加载学习数据文件try{//针对学习数据文件构建缓存的字符流，利用其可以采用行的方式读取学习数据BufferedReaderfileReader=newBufferedReader(newFileReader(trainingDataFile));//定义按照行的方式读取学习数据的临时变量Stringdata="";//循环读取学习文件中的数据while((data=fileReader.readLine())!=null){//System.out.println("*****************************");//System.out.println(data+"000000000000000000000");//按照格式分割字符串，将会分割成两部分，第一部分为ham或spam,用于说明本行数据是有效消息还是垃圾消息，第二部分为消息体本身//String[]datas=data.split(":");//对消息体本身进行简单分词（本学习数据均为英文数据，因此可以利用空格进行自然分词，但是直接用空格分割还是有些简单粗暴，因为没有处理标点符号，大家可以对其进行扩展，先用正则表达式处理标点符号后再进行分词，也可以扩展加入中文的分词功能）//首先进行中文分词//System.out.println(datas[1]+"------------------------");//if(datas.length＞1){//System.out.println(datas.length);Stringtemp=NLPIR.paragraphProcess(data,0);//System.out.println(temp);String[]words=temp.split("");

SPA程序，可以运行，有数据，很直观，可与GUI的说明配合使用！！！

《ImageProcessing,Analysis,andMachineVision,4th》是一本在机器视觉领域非常经典的教材，在GoogleScholar中显示这本教材被引用过7K+次。
这个资源是英文版的，带有目录。

捷联式惯导系统动、静基座初始对准[王新龙著]2013年版，学习初始对准具有较大的参考意义。