pmdarima Pmdarima（最初为pyramid-arima ，表示“ py” +“ arima”）是一个统计库，旨在填补Python时间序列分析功能中的空白。 这包括： 相当于R的功能 平稳性和季节性统计检验的集合 时间序列实用程序，例如微分和逆微分 大量内生和外生的变形器和特征器，包括Box-Cox和Fourier转换 季节性时间序列分解 交叉验证实用程序 丰富的内置时间序列数据集，用于原型制作和示例 Scikit学习式管道可整合您的估算器并促进生产 Pmdarima在内部隐藏了 ，但设计时使用了熟悉scikit学习背景的用户熟悉的界面。 安装 Pmdarima在pypi上具有Windows，Mac和Linux（ manylinux ）的二进制和源发行版，软件包名称为pmdarima ，可以通过pip下载： $ pip install pmdarima 快速入门示例 在数据集上拟合一个简单的自动ARIMA： import pmdarima as pm from pmdarima . model_selection import train_test_split im

Python中的随机森林 归纳法 我开始这个项目是为了更好地了解和工作方式。 此时，分类器仅基于基尼系数，而回归模型基于均方误差。 分类器和回归模型都可以与和 例子 使用Scikit学习的基本分类示例： from randomforests import RandomForestClassifier import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.pipeline impo

OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。 它基于的 。 当前，环境为代理提供以下观察参数： 鸟的y位置； 鸟的垂直速度； 到下一个管道的水平距离； 下一个管道的y位置。 将来，我还打算实现一个环境版本，该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ，只需运行以下命令： $ pip install flappy-bird-gym 用法 像在其他gym环境中一样，使用flappy-bird-gym非常容易。 只需导入包并使用make函数创建环境。 看下面的示例代码： import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make("FlappyBird-v0") obs = env.reset() while

Machine-Learning机器学习笔记 回归分析Regression Analysis(LS,LASSO,RR,RLS,BR), 聚类Clustering(KNN, EM, Mean-shift) 数字分类Digits Classification

使用Python从头开始构建简单的聊天机器人（使用NLTK） 聊天机器人的历史可以追溯到1966年，当时Weizenbaum发明了一种名为ELIZA的计算机程序。 它仅从200行代码中模仿了心理治疗师的语言。 您仍然可以在这里与之交谈： 。 同样，让我们​​创建一个使用Python的NLTK库的非常基本的聊天机器人。这是一个非常简单的机器人，几乎没有任何认知技能，但是仍然是进入NLP并了解聊天机器人的好方法。 大纲 动机 这个项目的想法不是要创建具有出色认知技能的SOTA聊天机器人，而只是要利用和测试我的Python技能。这是我刚进入NLP领域并想到创建一个最初的项目之一一个简单的聊天机

算法决策和其他类型的人工智能 (AI) 可用于预测谁将犯罪、谁将成为好员工、谁将拖欠贷款。 然而，算法决策也可能威胁到人权，例如不受歧视的权利。 该论文评估了欧洲当前针对歧视性算法决策的法律保护。 该论文表明，非歧视法，特别是通过间接歧视的概念，禁止多种类型的算法歧视。 数据保护法也有助于保护人们免受歧视。 适当执行非歧视法和数据保护法有助于保护人民。 然而，该论文表明，当应用于人工智能时，这两种法律文书都存在严重的弱点。 该文件建议如何改进现行规则的执行。 该论文还探讨了是否需要额外的规则。 该论文主张采用特定于行业的规则，而不是通用规则，并概述了一种规范算法决策的方法。

PyTorch GAN :laptop:与 :laptop: = :red_heart: 此仓库包含各种GAN架构的PyTorch实现。目的是使初学者更容易开始玩和学习GAN。 我发现的所有存储库都掩盖了某些内容，例如将某些网络层中的偏向设置为False而没有解释为什么要做出某些设计决定。此仓库使每个设计决策透明。 目录 什么是GAN？ GAN最初是由Ian Goodfellow等人提出的。在一份名为“的开创性论文中。 甘斯是一个框架，2个模型（通常为神经网络），称为发电机（G）和鉴别器（d），玩游戏极大极小彼此抵靠。生成器正在尝试学习真实数据的分布，这是我们通常感兴趣的网络。在游戏中，生成器的目的是欺骗鉴别器“思考”它生成的数据是真实的。另一方面，鉴别器的目的是正确地区分生成的（伪）图像和来自某些数据集（例如MNIST）的真实图像。 设置 git clone https://github.com/gordicaleksa/py

Simd：使用以下SIMD的C ++图像处理和机器学习库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON臂

( Pattern Recognition and Machine Learning(完整答案).pdf

本文讨论了使用机器学习进行恶意软件分类的方法，问题和解决方案。 可以相信，被释放的恶意软件的数量可能会超过权威软件的释放。 由于恶意软件每年都会变得越来越复杂，因此需要从传统方法转变为使系统自动学习。 这里的主要重点是研究机器学习方法以及它们的检测和分类问题。 说明了特征选择和高假阳性问题，并提出了解决方案。 然后将操作码，n-gram操作码，基于图像的分类技术进行比较。 这些方法将有助于清除恶意软件并将其分类到其家族中。 与常规操作码和基于图像的分类器相比，使用n-gram操作码分类时基于准确性的结果更好，但是使用集成方法结合了这两种方法的优点，例如，过拟合和FPR较低，最终结果显示出分类精度更高和提供总体上更好的恶意软件分类。