▍1. CNN
说明： 基于卷积神经网络的无限电调制方式识别，数据集由软件无线电产生(Recognition of infinite electrical modulation based on convolutional neural network. Data sets are generated by software radio)
更多选项
▍3. 增强学习
说明： 增强学习dnq方法入门，用样本，巨量的有标签数据，通过反向传播使用梯度下降的方法来更新神经网络的参数。训练q网络。(DNQ: Dynamic Network Quantization)
▍4. AI
说明： 一个简单的人工智能神经网络，训练一段时间后可以自动接球，但是需要的硬件性能比较强10系显卡比较好，需要安装python3.6.5 ,tensorflow,等，不会安装找我，我有教程。(A simple artificial intelligence neural network, after training for a period of time, can automatically catch the ball, but the required hardware performance is stronger than 10 series graphics card is better, need to install Python 3.6.5, tensorflow, etc., will not install to find me, I have a tutorial.)
▍5. Tenserflow 1.0.0
Tensorflow 实战Google深度学习框架 书籍的全部例程代码！(Tensorflow Actual Google Deep Learning Framework Books all the routine code!)
▍6. Tenserflow 1.0.0
说明： Tensorflow 实战Google深度学习框架 书籍的全部例程代码！(Tensorflow Actual Google Deep Learning Framework Books all the routine code!)
▍7. 6_2_VGG
用thensorflow实现对VGGNET深度卷积神经网络的建立。(The establishment of the VGGNET convolutional neural network is implemented with the thenthraceflow.)
▍8. 6_2_VGG
说明： 用thensorflow实现对VGGNET深度卷积神经网络的建立。(The establishment of the VGGNET convolutional neural network is implemented with the thenthraceflow.)
▍9. pikaqiu
使用turtle绘图，绘制一只可爱的皮卡丘。快来试试吧！(Draw a cute Pikachu using turtle drawing. Come and have a try!)
▍10. pikaqiu
说明： 使用turtle绘图，绘制一只可爱的皮卡丘。快来试试吧！(Draw a cute Pikachu using turtle drawing. Come and have a try!)
▍11. svm_wine
采用svm算法对酒进行分类，效果还行，准确率97%左右，python语言(Using SVM algorithm to classify wine, the effect is good, the accuracy is about 97%. Python language)
▍12. svm_wine
说明： 采用svm算法对酒进行分类，效果还行，准确率97%左右，python语言(Using SVM algorithm to classify wine, the effect is good, the accuracy is about 97%. Python language)
▍13. xgboost
在python中实现xgboost模型的训练集预测(train a xgboost model and make prediction in Python)
▍14. xgboost
说明： 在python中实现xgboost模型的训练集预测(train a xgboost model and make prediction in Python)
▍15. LSTM-prediction
通过改进RNN神经网络经典的LSTM模型预测交通流。(prediction traffic flow)
▍16. LSTM-prediction
说明： 通过改进RNN神经网络经典的LSTM模型预测交通流。(prediction traffic flow)
▍17. LSTM程序
基于LSTM的时间序列预测-原理-python代码(Prediction of time series based on LSTM - principles -python code)
▍18. LSTM程序
说明： 基于LSTM的时间序列预测-原理-python代码(Prediction of time series based on LSTM - principles -python code)
▍19. 故障诊断课题组的轴承数据
说明： 来自中南大学故障诊断课题组的轴承数据，欢迎下载(bearing data,The on-line monitoring and forecasting techniques for the nuclear power plant reactor coolant system are studied.)
▍20. 鸢尾花
封装KNN算法，了解IRIS数据集 分类鸢尾花数据集(Encapsulation of KNN algorithm to understand IRIS dataset classification iris dataset)
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