清华大学出品的数据挖掘&机器学习课件，非常适合大学生和职场新手新手，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ 第1章 数据挖掘概念介绍.pptx 第2章 分类 Bayes贝叶斯 SVM支持向量机分类算法.pptx 第3章 聚类算法介绍.pptx 第4章 关联规则 Apriori FP-Growth算法.pptx 第5章 综合实战：日志的挖掘与应用.pptx 第6章 数据挖掘应用案例 电力分析 银行信贷 指数预测 客户分群营销 房屋估价.pptx

7.1机器学习 的基本概念 7.2 记忆学习 7.3 归纳学习 7.4 解释学习 7.5 神经学习

inception V3 的深度学习模型权重文件，可作为预训练模型，提升学习效率

中国MOOC-python程序设计基础-嵩天-北京理工大学-学习资料 （仅供学习交流，禁止互联网商业传播，最终所有权归原作者所有）

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简述 这是《深度学习与人工智能》课程中很普通的一道作业题，但因为发现了一个更巧妙的搜索目标的形式，让求解过程快了很多，代码实现起来也简单了非常多，而且最终的搜索效果也更好。 关于蚁群算法和柔性作业车间调度问题不再赘述。 求解策略比较 如果用这篇文章中的方法，求解这个问题会很困难。因为同Job的不同工序是有先后顺序的，如果直接在上面这张表里搜索解，也就是说搜索出的是这张表里每一行标一个机器，那么接下来的时间计算就非常麻烦，需要从这张表去计算一个最优的调度顺序，这个过程代价很高，而且程序很难写。 在这篇文章中看到了一种搜索目标的表示形式，这篇文章虽然是讲遗传算法而不是蚁群算法，但是它对遗传算法染

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深度学习资料集合：(1.1.1)--神经网络基础.pdf，(1.4.1)--银行客户流失预测.pdf，(2.1.1)--深度学习应用概况.pdf，(3.1.1)--卷积神经网络基础.pdf，(3.11.1)--卷积笔记.pdf，(4.1.1)--卷积神经网络算法.pdf，(4.7.1)--VGG动物识别.pdf，(5.1.1)--循环神经网络模型.pdf，(5.7.1)--股票预测.pdf，(6.1.1)--目标检测.pdf，(6.14.1)--任务检测.pdf，(7.1.1)--生成对抗网络.pdf，(7.3.1)--自编码器.pdf，(7.9.1)--GAN用于手写体生成.pdf，(8.1

面向软件工程师的机器学习：学习成为机器学习工程师的完整日常计划

我自己的毕业设计有程序代码，毕业论文和配置说明的文档，我们可以通过网上自主的学习提高在学校没学到的知识，分享我的东西是因为我毕业了用不着了 但是仍然可以给大家借鉴看看