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BCNN_keras：使用keras的双线性CNN实现

心脏病预测：该项目涉及训练机器学习模型（K邻居分类器），以87％的准确性预测某人是否患有心脏病

基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的

数据分析实例--美国人收入的分析（样本个数32000） 1、导入数据，完成分列 2、处理空值和异常数据，完成数据汇总 3、年龄段与收入情况关系的柱状图 4、学历与收入情况关系的柱状图 5、受教育年限与收入情况关系的折线图 6、人种与收入情况关系的饼状图 7、性别与收入情况关系的饼状图 8、初试机器学习，建立线性逻辑回归预测模型，采用新数据测试模型

有限差分地震波模拟 这是Matlab和Python脚本的集合，用于模拟地震波在1-D和2-D中的传播。 波的传播是基于应力-速度公式中的一阶声波方程（例如Virieux（1986） ），这是通过交错网格上的有限差分解决的。 内容 在该存储库中，Matlab和Python提供了有限差分波仿真代码的一维和二维版本。 可以在目录Matlab/ ， Python/和JupyterNotebook找到源代码。 通过经典的泰勒展开式可以实现更高的空间顺序。 对于较高的时间顺序，有两种方法可用： Lax–Wendroff方法（仅适用于1-D）。 理论：达布莱恩（1986） Adams-Bashfor

win10安装好tensorflow并在环境下测试通过，但集成环境anacond jupyter notebook不能测试，现将此配置过程详描述并分享给大家，祝各位开心学习！

受限的玻尔兹曼机枪：Pytorch中的RBM

通过PyTorch应用深度学习 机器学习正Swift成为解决数据问题的首选方法，这归功于种类繁多的数学算法可以找到模式，而这些模式对于我们而言是不可见的。 通过PyTorch进行的应用深度学习使您对深度学习，其算法及其应用有了更高的了解。 本课程首先帮助您浏览深度学习和PyTorch的基础知识。 一旦您精通PyTorch语法并能够构建单层神经网络，您将通过配置和训练卷积神经网络（CNN）进行图像分类，逐步学习解决更复杂的数据问题。 在阅读本章的过程中，您将发现如何通过实现递归神经网络（RNN）解决NLP问题。 在本课程结束时，您将能够应用在学习过程中积累的技能和信心，使用PyTorch来构

PYTHON（SymPy模块）的微分方程 该存储库的目的是使用SymPy库通过python编程语言解决微分方程课程的基本概念，并用作验证知识和解决与微分方程有关的问题的工具。 目录