深PGS 深度学习模型，用于预测多基因得分。 伴随我的一篇关于文章。 请查看它，以获取有关该模型及其背后动机的描述。

pdp：从R中的各种类型的机器学习模型构造部分依赖（即边际效应）图的通用框架

Twitter情绪分析 这是一种自然语言处理问题，其中通过使用机器学习模型对消极消息中的消极消息进行归类来进行情感分析，以进行分类，文本挖掘，文本分析，数据分析和数据可视化 介绍 如今，自然语言处理（NLP）成为数据科学研究的温床，而NLP的最常见应用之一就是情感分析。 从民意测验到制定完整的营销策略，该领域已完全重塑了企业的运作方式，这就是为什么这是每个数据科学家都必须熟悉的领域。 与一组人手动完成相同任务所需的时间相比，可以在几秒钟内处理成千上万个文本文档的情感（以及其他功能，包括命名实体，主题，主题等）。 我们将按照解决一般情感分析问题所需的一系列步骤进行操作。 我们将从预处理和清理

信用风险模型 使用kaggle数据集查找信用风险的机器学习模型

深度学习模型的描述长度 此存储库包含“深度学习模型的描述长度”中的实验代码： : 对于先前的实验，我们使用Keras。 对于变体实验，我们使用pytorch和库PyVarInf： :

介绍如何创建优化Pytorch/onnx C++部署框架，如果用英伟达的显卡加速（CUDA/TensorRT）模型的推理，如何在产品中应用。在此课程中会定义统一的借口，可以加载各种onnx模型，最主要的是如何在部署的时候避坑。

本文来自360doc，本文主要介绍如何使用KERAS这个现在最新的深度学习框架来构造实用的深度学习模型。深度学习是目前最热门的高级分析技术之一，在很多方面表现出了超越传统机器学习方法的有效性。但是在常用的TensorFlow，CNTK，Theano等计算环境中实现不同的深度学习模型仍然需要耗费很多时间来编写程序。KERAS的出现提供了一个高度抽象的环境来搭建深度学习模型，特别是其简单易用，跟网络结构一一对应的特点使得其迅速在数据科学家这个使用人群中流行起来。KEARS是Google工程师FranoisChollet为主创人员，基于Python开发和维护的一个抽象的神经网络建模环境，提供了一

AI Fairness 360（AIF360） AI Fairness 360工具包是一种可扩展的开放源代码库，包含由研究社区开发的技术，可帮助检测和减轻整个AI应用程序生命周期中机器学习模型的偏差。 AI Fairness 360软件包在Python和R中均可用。 AI Fairness 360软件包包括 用于数据集和模型以测试偏差的全面指标， 这些指标的说明，以及 减轻数据集和模型偏差的算法。 它旨在将实验室的算法研究转化为金融，人力资本管理，医疗保健和教育等广泛领域的实际实践。 我们邀请您使用它并进行改进。 对概念和功能进行了简要介绍。 这些提供了更深入的，面向数据科学家的介绍。 完整的API也可用。 作为一组全面的功能，弄清楚哪种度量标准和算法最适合给定用例可能会造成混淆。 为了提供帮助，我们创建了一些，可供参考。 我们在开发软件包时考虑了可扩展性。 该库仍在开发中。 我们鼓励您对指标，解释器和去偏置算法做出贡献。 与我们联系 （请）！ 支持的偏差缓解算法 优化的预处理（ ） 不同的冲击消除剂（ ） 均等几率后处理（ ） 重新称重（ ） 拒绝期权分类

印度古典舞蹈的分类 本文提出的算法旨在在印度古典舞领域实现姿势识别。 姿势分类考虑了三种不同的舞蹈，即巴拉特纳坦舞，卡萨克舞和奥迪西舞，以及全部15种姿势。 将创建一个包含100张图像的初始数据库，并将其分为训练和测试数据集。 选择Hu矩作为特征提取技术来描述图像的形状上下文，因为它们是缩放，平移和旋转不变的。 为了提取Hu矩，将图像的前景和背景分离，然后将所得图像转换为二进制图像。 由于这是一个多类分类问题，因此，SVM是使用“一对一”和“一对一”的方法实现的，并且两种方法的结果均与线性和RBF内核进行对比。 ＃执行程式码的步骤 使用binary.py将所有色度照相像转换为二进制。 运行

机器学习模型质量测评指标体系的构建，令狐曦，武斌，目的 对机器学习模型质量进行阐述，构建全面合理的机器学习模型质量测评指标体系。方法 采用文献研究法梳理指标体系构建相关文献�