摘要 生物医学数据收集的最新进展允许收集大量数据集，测量数千到数百万个单细胞中的数千个特征。这些数据有可能以以前不可能的分辨率推进我们对生物机制的理解。然而，了解这种规模和类型数据的方法很少。尽管神经网络在监督学习问题上取得了巨大进步，但要使它们对更难表示监督的数据中的发现成为有用，还有很多工作要做。神经网络的灵活性和表现力有时会成为这些监督较少的领域障碍，从生物医学数据中提取知识就是这种情况。在生物数据中更常见的一种先验知识以几何约束的形式出现。 在本文中，我们旨在利用这些几何知识来创建可扩展和可解释的模型来理解这些数据。将几何先验编码到神经网络和图模型中，使我们能够描述模型的解决方案，因为它们与图信号处理和最优传输领域相关。这些链接使我们能够理解和解释这种数据类型。我们将这项工作分为三个部分。第一个借用图信号处理的概念，通过约束和结构化架构来构建更具可解释性和性能的神经网络。第二个借鉴了最优传输理论，有效地进行异常检测和轨迹推断，并有理论保证。第三个研究如何比较基础流形上的分布，这可用于了解不同的扰动或条件之间的关系。为此，我们设计了一种基于联合细胞图上扩散的最佳传输的有效近似

Discover how to build machine learning algorithms, prepare data, and dig deep into data prediction techniques with R.

Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版Learning Probabilistic Graphical Models in R 英文版

HKUST, Machine Learning notes, D.Y. Yeung。 香港科技大学，机器学习，研究生经典课件。

关于Interpretable Deep Learning under Fire这篇论文的演讲PPT和讲稿

RLBook资料集锦。 强化学习入门资料Algorithms for Reinforcement Learning。 强化学习导论和代码实例。 中文英文都有。

这是麻省理工的机器学习的教学课件，英文的，包括课件和习题，不知道传上去算不算侵权

黑色素检测 什么是黑色素瘤？ “黑色素瘤” ，也称为“恶性黑色素瘤” ，是一种由称为黑色素细胞的含色素细胞发展而来的癌症。 黑色素瘤通常发生在皮肤上，但很少发生在口腔，肠或眼睛中。 黑色素瘤的主要原因是皮肤色素含量低的人暴露于紫外线（UV）中。 紫外线可以来自太阳，也可以来自其他来源，例如晒黑设备。 大约25％的痣来自于痣。 在以下了解更多信息：-> 。 关于存储库- 此存储库包含用于黑色素瘤检测应用程序的源代码。 以下是“项目结构” ： . | Main.py | dataset.npz | testcase.npz | README.md |---featext |

Towards Playing Full MOBA Games withDeep Reinforcement Learning.pdf

英文原版，第二版，无水印。