Detecting Patterns with Unsupervised Learning ,无监督学习模式检测，by Dammnn。

压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。

使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

UCI 机器学习数据集合中的经典二分类数据集，包括 Iris、Hert Dieses、German Credit 等经典二分类问题测试数据集。

McuConfigTool 按键配置翻译.xlsx

机器学习——无监督学习与预处理.

机器学习入门的可以看一看，作者呕心沥血整理的资源，学习的可以看一看，里面包括机器学习历年来的发展，机器学习的分支，传统机器学习算法和无监督学习，监督学习和强化学习相关定义等等

操作系统的基本概念，何一个计算机系统都是由两部分组成：计算机硬件和计算机软件。计算机硬件通常是由中央处理机（运算器和控制器）、存储器、输入设备和输出设备等部件组成。 计算机软件包括系统软件和应用软件。系统软件如操作系统、多种语言处理程序( 汇编和编译程序等 )、连接装配程序、系统实用程序、多种工具软件等; 应用软件为多种应用目的而编制的程序。

半监督学习以改善肺癌的检测 使用生成模型和半监督学习促进肺癌检测 用于训练的数据集 LUNA16数据集（ ） Kaggle数据科学碗2017（ ） 建筑学 结果 结节检测器结果 发电机结果 分类器结果 方法 准确性 监督学习 64％ 半监督学习 87.3％ 资源 Kaggle数据科学碗2017内核 Luna2016-肺结节检测 Tensorflow中的半监督学习GAN [链接] DSB2017 [链接] Keras-GAN [链接] 使用很少的数据构建强大的图像分类模型[link] 贡献者： Dhamodhran（ @ svella9 ） 悉达思R科蒂（ siddharthkoti ） 维杰·蒙达拉吉（ Vijay-Mundaragi ）

针对不平衡数据中特征维数高、标记样本缺乏问题,提出一种基于遗传算法和BiasedSVM的不平衡数据半监督特征选择算法。该方法首先利用初始的标记样本集训练处理不平衡数据的Biased-SVM模型,然后用训练好的Biased-SVM模型为未标记样本加上标签,再把新标记样本加入到初始标记样本集中,得到新标记样本集,最后采用基于遗传算法的不平衡数据特征选择方法选出最优的特征子集。实验结果表明,所提方法在不同的标记样本率下均具有较高的平均特征子集缩减率和平均小类识别率。