基于视频实现ML套件姿势检测 在Android Studio存储的视频文件上实现Google ML Kit姿势检测 在手机中存储的视频文件上实现谷歌MLKit姿势检测。 我在TextureView基础上实现了SurfaceTextureRelister。 onSurfaceTextureUpdated函数从视频中获取新帧或新屏幕时被调用，因此每次运行该函数时，会从纹理视图中获取图像，然后根据该图像生成输入图像，并将其发送到姿势检测模型。 在姿势模型的onSuccessListener中，可以绘制叠加。

coursera吴恩达机器学习课程作业自写Python版本，使用jupyter notebook实现，使代码更有层次感，可读性强。 本repository实现算法包括如下： 线性回归: linear_regression.ipynb 多元线性回归：linear_multiple.ipynb 逻辑回归：logic_regression.ipynb 正则化用于逻辑回归： logic_regularization.ipynb 模型诊断+学习曲线： learnCurve.ipynb 一对多分类模型：oneVSall.ipynb 神经网络模型：neuralNetwork.ipynb SVM分类器：svm.ipynb kmeans聚类：kmeans.ipynb pca降维：pca.ipynb 高斯分布用于异常检测：anomaly_detection.ipynb 协调过滤推荐算法：Collaborative_Filter.ipynb

人工智能的5大流派，全面了解AI的历史与未来。符号主义、贝叶斯派和联结主义u曾经是主流主义，现在进化主义和优化论也风生水起。

matlab信息熵代码 校创-利用机器学习实现“烟雾病”诊断 说明 该仓库用于 兰州大学-物理科学与技术学院-ML校创项目 使用 成员：钮博恒、魏弘量、吴若岑、王悦晨、张峰瑞 本次校创旨在 从具体的项目中，相互学习。大家应该都是第一次参与校创/使用GitHub合作，如有任何建议或问题，均可以在仓库专门区域，或者是qq群中提出:beaming_face_with_smiling_eyes: 4月2日更新 我跟俞老师联系了一下，他表示确实需要计算多种熵，所以目前主要在于搜集熵计算方法，不仅要了解算法，还要给出代码实现。我们最后拿到的是3+1维（空间+时间）的时间序列，熵算法分为时域和频域，所以还涉及到数值傅里叶变换，这个后面再说。我大概查了下，表格中给出的算法基本上在谷歌上可以查到具体的代码，但是读懂原理，理解代码可能还是比较费劲。 现分配如下： 钮博恒和王悦晨：Time domain entropy全部 吴若岑：Renyi entropy 魏弘量：Spectral entropy 张峰瑞：Tsallis entropy 文章我已经查了一些了，在article文件夹里，可以直接参考。大家查的时候依据自己搜索习惯来查吧，知网啥的我没去看。 最后以md文

GML、ML指数、以及超效率SBM测算的matlab代码，可以计算VRS以及CRS下非期望产出的SBM及SBM-GML 的matlab代码，代码可根据投入产出计算全要素生产率GML指数，计算结果准确可靠。全套资料均为本人整理制作，有什么问题都可以在下面留言评论，为了照顾不懂matlab的小白，本人还整理了详细的操作说明文档，从matlab安装到代码的使用步骤，均做了详细的图文说明，里面还有配套的示例数据，可跟着说明整体跑一遍，就能学会操作！整体来说简单易学，一切只为大家能更好的使用，资料制作不易，希望大家多多支持。 代码编写参考文献为: 1.中国商业银行全要素生产率增长及其收敛性研究--基于GML指数的实证分析 2.A global Malmquist-Luenberger productivity index.

doa_mldoa_ML_似然估计DOA_极大似然DOA_似然doa_源码.zip

matlab svr代码AML_RVR-SVR_project 运行项目 MATLAB 项目分为 9 个部分。 只需评论/取消评论您想要运行的内容即可。 S1：加载数据集 更改您希望加载的数据集的名称（ sinc或airfoils ）。 S2：运行SVR 使用内核运行 SVR，您选择的 SVR 方法 (nu,epsilon SVR)，指示的超参数。 S3：运行 RVR 以指定的内核宽度运行 RVR。 S4 : BICSR 验证 在多个模型（任意模型以及根据不同指标的最佳模型）上运行交叉验证。 在 MSE/稀疏图上绘制结果。 S5 : nu-SVR 的简历 对 nu-SVR（使用 RBF 高斯核）运行 f 折交叉验证，并在超参数上进行网格搜索。 S6 : eps-SVR 的简历 对 eps-SVR（使用 RBF 高斯核）运行 f 折交叉验证，并在超参数上进行网格搜索。 S7 : RVR 简历 运行 RVR 的 f 折交叉验证（使用 RBF 高斯核），并在超参数上进行网格搜索。 S8 : BICSR 验证 (2) 基本上和 S4 一样，没有不同的惩罚项（保持 klnN） S9 : 模型比较

官方直接下载的CLAPACK是不能编译so动态库文件的，这里集成了Android编译所需的mk文件，可以直接通过ndk编译。

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假新闻检测 该项目是我们硕士论文的一部分。 它是对用于假新闻检测的各种ML模型的比较研究。 团队成员 金舒克·穆克吉吉·普里亚达尔西·罗伊·阿里特罗·拉希特