机器学习备忘单 该备忘单包含许多关于机器学习的经典方程式和图表，它们将帮助您快速回顾关于机器学习的知识和思想。 该备忘单还将吸引准备进行与机器学习相关的工作面试的人员。 下载PDF 如何编译 docker pull soulmachine/texlive docker run -it --rm -v $(pwd):/data -w /data soulmachine/texlive xelatex -synctex=1 --enable-write18 -interaction=nonstopmode machine-learning-cheat-sheet.tex LaTeX模板 本书采用。 如何在Windows上编译 安装 ，然后将其bin路径（例如D:\texlive\2012\bin\win32到PATH环境变量中。 安装 。 配置TeXstudio。 运行TeXstud

The areas covered within ISA101's work will include: menu hierarchies, screen navigation conventions, graphics and color conventions, dynamic elements, alarming conventions, security methods and electronic signature attributes, interfaces with background programming and historical databases, popup conventions, help screens and methods used to work with alarms, program object interfaces, configuration interfaces to databases, servers, and networks.

svm算法手写matlab代码机器学习 大家好， 我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的Andrew NJ教授教授。 所有代码都可以由MATLAB / Octave（4.4.0或更高版本）运行，并且为了提供有关每种练习的更多信息，需要准备一个文档文件。 最好先阅读一下并熟悉功能。 只需要运行以“ exNUM.m”命名的主函数，例如ex5.m 以下是每个练习的简要信息： HW1：线性回归。 在本练习中，我实现了线性回归方法，并看到了它在样本数据上的工作原理。 硬件2：逻辑回归。 在练习的第一部分，我建立了一个逻辑回归模型来预测学生是否被大学录取。 我使用线性决策边界对数据进行分类。 在练习的第二部分中，我实施了正则逻辑回归，以预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA）。 使用非线性决策边界和正则项。 HW3：神经网络的多类分类和实际使用。 在练习的第一部分中，我使用了逻辑回归的先前实现，并将其应用于“一对多”分类以识别手写数字（从0到9）。 最后，我获得了95％的训练集准确性。 在练习的下一部分中，我使用MPL神经网络库完成了先前的任务，令人惊讶的是准确性达到了97

机器学习是问题学习和决策的核心论证和人工方面分类。 因此，科学家们引入了机器学习，通常用于人工思维。 使人脑等各种活动自动化的重要方法是人工智能准备框架。 机器学习技术需要一个规划程序来自动获得对不同应用程序信息的搜索控制。 机器学习在机器人领域发挥着重要作用。 它有助于决策并提高机器效率。 机器学习在大量应用中得到应用。 正是智能系统的原理概念有助于巧妙地引入人工智能，也使人工智能非常先进。

序数回归 序数回归涉及多标签数据，其中数据标签相对于彼此排序。 作为一名深度学习研究人员，我遇到了序数回归似乎合适的问题设置，但是我还没有找到序数回归方法的Tensorflow实现。 这是我在Tensorflow中建立序数回归方法的尝试，以便可以将其应用于我的研究。 序数阈值 截至目前，我还没有在Tensorflow中找到一种方法来强加有序阈值，因为通过反向传播将其作为模型的参数进行调整时，这些阈值仍然保持不变。 在此期间，我仅将阈值初始化为从特定范围内的均匀分布得出的排序的非递减随机向量。 这些阈值被视为一个常数。 我发现这严重妨碍了模型，但是确实允许模型训练。

ner_crf ner_crf是Jupyter笔记本，它使用 / 实现，使用条件随机字段（CRF）描述了命名实体识别（NER）。 依存关系 ner_crf用编写，因此在使用python3之前应下载最新版本的python3 。 可以从找到python的下载（建议使用3.5.1版）。 您还需要能够运行Jupyter Notebook（请参阅 ）。 还需要以下python库来运行ner_crf笔记本：

mysql的mind分叉图

TinyFSM TinyFSM是一个简单的C ++有限状态机库，旨在实现最佳性能和低内存占用。 这使其成为实时操作系统的理想选择。 这个概念非常简单，使程序员可以完全了解幕后发生的事情。 它提供了一种将状态机图表映射到源代码的简单方法。 TinyFSM基本上将事件分派包装到函数调用中，使事件分派同样快地调用（甚至内联）函数。 即使在最坏的情况下，调度也只会导致单个vtable查找和函数调用！ 主要特征： 进/出动作 事件动作 过渡功能 过渡条件 事件有效负载（类） 状态和动作函数的继承 TinyFSM受益于C ++ 11模板元编程功能（如可变参数模板），并且不依赖于RTTI，异常或任何外部库。 官方主页： ： 当前版本： 0.3.2 文献资料 您可以在TinyFSM项目的doc/目录中找到主要文档。 最新版本也可。 安装 TinyFSM是仅标头的库，不需要特殊的安装步骤。

Udacity的无人驾驶汽车项目：此存储库包含我关于Udacity的第1学期的无人驾驶汽车纳米学位项目的总结报告，该项目专注于决策的计算机视觉和深度学习

Delphi调用Report Machine的一个例子