面向助老行为识别的三维卷积神经网络设计.pdf

机器学习数据集 food_info.csv，适合机器学习初学者使用。亲测有效。。

贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立的。 朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响

python 机器学习，数据挖掘，环境各种安装包汇总 Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 pycharm-community-2017.3.3 python-3.6.3-64bit

卷 积 神 经 网 络 (convolutional neural networks, CNN)是 深 度 学 习 技 术 应用最成熟的模型之一，卷积神经网络算法可以从原始输入中有效学习到高阶不变性的特征，利用卷积神经网络来提取特征进行目标识别和分析是当前 比 较 热 的 研 究 方 向 。 目 前 CNN 主 要 以 单 机 串 行 方 式 实 现 ， 串 行 执 行 的CNN 算 法 存 在 一 些 缺 陷 ：一 是 串 行 模 式 凸 显 出 训 练 时 间 过 长 ，算 法 内 在 并行性得不到发挥，内存不足等；二是伸缩性不足，在处理密集型数据效率不 高 。现 今 比 较 流 行 的 MapReduce 分 布 式 计 算 模 型 具 有 良 好 的 容 错 性 和 扩展 性 ， 本 文 利 用 Hadoop 分 布 式 处 理 平 台 ， 提 出 了 采 用 MapReduce 并 行 CNN 的 算 法 MRCNN。 并 在 MRCNN 算 法 基 础 上 持 续 进 行 优 化 ， 提 出 利 用GPU 加 速 MRCNN 算 法

在研究人脸识别技术的过程中，针对浅度特征（ＬＢＰ、ＳＩＦＴ、ＨＯＧ、Ｇａｂｏｒ等）对人脸特征表达效果不理想的问题，提出了一种基于多特征融合的深度学习人脸识别方 法。该方法首先要用局部二值算法提取人脸局部纹理特征，然后对深度网络模型进行构建，并利用深度卷积网络的共享权值和池化、下采样等技术降低模型的复杂度。在构建后的模型顶层形成人脸图像特征分类面，通过训练后得到完好的深度网络模型，利用该模型对人脸图像进行特征提取，能够有效的完成对人脸图像的识别。实验效果很好的证明了基于多特征融合的深度学习人脸识别方法对人脸特征表达效果良好，显著提高了人脸识别的准确率。

数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程：基于Stacking机器学习混合模型的空气质量预测｛含码源+pdf文章｝

nlp机器学习数据增强-数据堆栈和机器学习计算机视觉和面向初学者的nlp最佳资源... 计算机视觉.pdf

基于改进的BP神经网络车牌识别的研究.pdf

DBSCAN算法实现，基于Python语言，非调用sklearn库，参考了周志华《机器学习》的算法流程，代码清晰易懂。