Matlab技术的使用教程、使用方法、使用技巧、使用注意事项、使用中常见问题

RealTime3DPoseTracker-OpenPose 使用OpenPose，Python机器学习工具包，Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤：OpenPose和PyOpenPose机器：4 GPU，GeForce GTX 1080操作系统：Ubuntu 16.04 克隆OpenPose存储库：“ git clone ” 通过以下链接从PyOpenPose检查当前集成的OpenPose版本：https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose 通过以下方式将OpenPose版本重置为此提交：git reset --hard #version 下载并安装CMake GUI：sudo apt-get install cmake-qt-gui 安装CUDA 8：sudo apt-g

hmm模型matlab代码Mattia的ML工具 高斯混合模型，隐马尔可夫模型和相关算法的另一个Matlab实现。 为学习而构建，用于下面引用的我的HRI'18论文。 该代码使用了Tom Minka的两个库： 快速安装： 光速： 详细： 高斯混合模型（GMM）：概率，梯度和熵计算 HMM：HMM的推理和学习（MLE，仅针对多元正态发射概率的MAP） 部分HMM（PHMM）：推理和学习（MLE，MAP仅针对多元正态发射概率） 多元正态分布（MVN）：MLE，MAP，后验预测，熵计算，梯度评估 多元T学生分布（MVST）：用于MVN的后验，拉普拉斯近似 分类分布：推理和学习（MLE，MAP） Dirichlet分布：推理和学习（MLE，Weigthed MLE，熵，KL散度） 数值稳定：对数概率空间实现 参考： 拉卡（Racca），马蒂亚（Mattia）和基尔基·维尔（Kyrki Ville）。 “针对时间任务模型的主动机器人学习。” 2018年ACM / IEEE人机交互国际会议论文集，纽约，纽约，美国，2018年，第123–131页。 汤姆敏卡。 “估计Dirichlet分布。” 技术

对象识别和机器学习的工具包，内涵大量相应的函数代码，以及demo，并附带使用说明

除机器学习安装工具包外，里面还有包含了多种机器学习算法里，如BP神经网络、SVM、SOM等。希望可以帮助到大家

除机器学习安装工具包外，里面还有包含了多种机器学习算法里，如BP神经网络、SVM、SOM等。希望可以帮助到大家

工具变量 (IV) 是一种常用的从观测数据进行因果推断的技术。 在实践中，IV 引起的变化可能是有限的，这会导致对因果效应的估计不准确或有偏差，并使该方法对政策决策无效。 我们通过将从候选外生数据构建工具变量的问题制定为机器学习问题来应对这一挑战。 我们提出了一种称为 MLIV（机器学习工具变量）的新算法，它允许从样本数据中同时执行工具学习和因果推断。 我们提供了正式的渐近理论，并展示了我们的估计量在非常一般的条件下的根 n 一致性和渐近效率。 对现实世界数据的模拟和应用表明，该算法非常有效，显着提高了从观测数据进行因果推断的性能。

acc的matlab代码MLTool-BCI Matlab / Octave机器学习工具箱，用于线性分类以及在脑机接口（BCI）中的应用。 该工具箱随GPL许可证一起分发，并随附于教程一章“针对BCI的机器学习”。 特征 线性模型 线性判别分析（LDA） 支持向量机（SVM） 岭回归（RR） 验证策略 坚持 随机抽样 K折交叉验证 遗漏的引导程序 绩效指标（分类和回归） 准确度（ACC） ROC曲线下的面积（AUC） 科恩的卡伯（k） 均方误差（MSE） 相关系数（corr） 演示数据集 具有CSP功能的汽车影像（MI） 具有时间功能的P300喷码机 ECoG手指运动预测数据集 安装 下载当前版本 提取子文件夹 使用“ addpath（genpath（'path-to-mltool'））”将路径添加到Matlab / Octave，以执行工具箱中的任何功能 简短文件 工具箱中的所有功能都包含带有参数定义的详细文档。 分类器文件夹包含所有线性模型估计函数（仅二进制分类） 性能文件夹包含所有性能计算功能 验证文件夹包含所有pvalidation循环 图形文件夹包含本章中用于生成图形的脚本

LabVIEW环境下的机器学习工具包，需在LabVIEW2010（或以后）版本上运行。

熊猫快车 ###成为功夫熊猫大师的快速指南在击败邪恶的雪豹大龙之后，我们最喜欢的功夫熊猫大师Po返回和平谷，帮助父亲Ping先生和他的面馆。 平先生的面馆状况一直不太好，因此蒲先生决心帮助他的父亲弄清楚他可以做些什么来改善自己的餐厅。 幸运的是，Po受到了少林武术的崇敬和古老的Python风格的培训，并将像Ye功夫熊猫的真正主人一样，分析Yelp的数据集来保存他父亲的餐厅。 这是一个Python教程，用于使用Pandas和其他Python机器学习工具清理和分析Yelp Data Challenge数据集 数据集 我们将使用提供的Yelp评论。 下载内容包含JSON格式的以下文件： business.json-有关企业的信息 review.json-评论的文本和元数据 tip.json-提示的文本和元数据 user.json-用户信息 checkin.json-每个企业的签到数量 ###