模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin

保险行业语料库 大家称为 看了下您的项目，我觉得这份数据可以用于保险领域的中文问答研究，对于某些问题的翻译很准确，长度扩展的答案翻译就有些不连贯的问题，大体上关键字信息和-华东师范大学 优秀作品！ - ，中国东部师范大学 绝对 基线模型 最小批量大小= 100，hidden_​​layers = [100，50]，lr = 0.0001。 纪元25，总步数36400，精度0.9031，成本1.056221。 滴水 Python3 + pip install -r Requirements.txt 跑 一个非常简单的网络作为基准模型。 python3 deep_qa_1/network

AI可解释性360（v0.2.1） AI Explainability 360工具箱是一个开放源代码库，支持数据集和机器学习模型的可解释性和可解释性。 AI Explainability 360 Python软件包包括一套全面的算法，这些算法涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标。 通过逐步介绍不同消费者角色的示例用例，对概念和功能进行了简要介绍。 提供了更深入的，面向数据科学家的介绍。 完整的API也可用。 没有一种最能解释问题的方法。 有很多解释方法：数据与模型，直接可解释与事后解释，本地与全局解释等，因此弄清楚哪种算法最适合给定用例可能会造成混淆。 为了帮助您，我们创建了一些和

机器学习工具箱 主程序可以对数据应用几种监督分类方法： Logistic回归（线性模型） 支持向量机 装袋 随机森林 神经网络 可以使用其他一些工具，例如Boosting，K均值，线性回归。 该程序使用不同的外部工具箱： Prtools套袋和随机森林 用于神经网络的DeepLearnToolbox-master 适用于SVM的libsvm-3.20 此外，一些代码来自Andrew Ng的Coursera MOOC：。

在复习《机器学习》时，个人总结的一点复习资料。后续如果还总结的话，也考虑传一下。

Jupyter模板 Jupyter笔记本的简单模板。 该扩展程序可以使用常规模板和通用模板设置任何新的Jupyter Notebook，以进行数据科学分析。 该模板包括常规部分，如数据导入，处理和参考，以及执行常见操作（如导入和配置图表库）的代码。 此外，每当您尝试保存一个名为“无标题”的笔记本时，它都会提示您输入有意义的名称。 觉得这个烦人吗？ 不用担心，您可以禁用此功能。 动机 Jupyter笔记本是很棒的工具：它们可实现快速原型设计并简化结果共享。 但是，由于它们的灵活性，它们容易被滥用。 为了帮助数据科学家保持笔记本电脑的清洁，合理灵活但常规的模板可能会有所帮助。 此外，模板还是一种生产力工具，可加快常用设置（例如库导入和配置）的速度。 快速开始 我们假设您的环境中已经安装了Jupyter笔记本电脑。 但是，即使不是这种情况，也不必担心：jupytemplate将Jup

sklearn-matlab：使用scikit-learn语法在Matlab中进行机器学习

forestError：随机森林预测误差估计的统一框架 1.0.0版更新 该软件包已更新，以反映偏差的常规征兆（平均预测减去平均响应）。 该软件包的早期版本返回负偏差（平均响应减去均值预测）。 因此，必须颠倒涉及此程序包输出的任何偏差的代数运算的符号，以保持其预期的效果。 概述 forestError软件包使用Lu和Hardin（2021）中引入的插件方法为随机森林预测估算条件均方预测误差，条件偏差，条件预测间隔和条件误差分布。 这些估计值取决于测试观测值的预测值，并考虑可能的响应异质性，随机森林预测偏差以及整个预测器空间中的随机森林预测变异性。 在当前状态下，此程序包中的main函数接受使用以下任何程序包构建的回归随机森林： randomForest ， randomForestSRC ， ranger ，和 quantregForest 。 安装 在R运行以下代码行将从CRAN

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的