凸轮2BEV 该存储库包含我们的方法的官方实现，该方法用于在语义上分割的鸟瞰图（BEV）图像的计算中，给出了多个车载摄像机的图像，如本文所述： 一种Sim2Real深度学习方法，用于将图像从多个车载摄像头转换为鸟瞰视图中的语义分割图像（ ， ） ， 和 摘要—准确的环境感知对于自动驾驶至关重要。 当使用单眼相机时，环境中元素的距离估计带来了重大挑战。 将相机透视图转换为鸟瞰图（BEV）时，可以更轻松地估算距离。 对于平坦表面，反透视贴图（IPM）可以将图像准确地转换为BEV。 这种转换会使三维物体（如车辆和易受伤害的道路使用者）变形，从而使得很难估计它们相对于传感器的位置。 本文介绍了一种方法，该方法可从多个车载摄像机获得的图像中获得校正后的360°BEV图像。 校正后的BEV图像被分割成语义类别，并且包括对遮挡区域的预测。 神经网络方法不依赖人工标记的数据，而是在合成数据集

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吴恩达机器学习作业，包括MATLAB版和Python版。其中MATLAB文件夹中有原版编程作业压缩包，其中是有每个作业需要的没有编译的数据集。 机器学习-练习1 线性回归 机器学习-练习2 逻辑回归 机器学习-练习3 神经网络（前向传播） 机器学习-练习4 神经网络（反向传播） 机器学习-练习5 偏差与方差 机器学习-练习6 SVM 机器学习-练习7 聚类和降维 机器学习-练习8 异常检测和推荐系统

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Loan_Default_Prediction：贷款违约预测的端到端机器学习过程，机器学习的最终项目ISpring2018 @ GWU

A First Course in Machine Learning(2nd)--Simon Rogers && Mark Girolami

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yasa_classifiers 该存储库包含用于生成YASA睡眠阶段模块的预训练分类器的笔记本： : 可以在sleepdata.org上找到数据集。 您需要请求数据访问权限才能下载数据集。 具体而言，使用以下数据集对睡眠分期分类器进行训练：CCSHS，CFS，CHAT，HomePAP，MESA，MrOS，SHHS。 脚步 01_features_nsrr_\*.ipynb ：从原始PSG文件计算特征。 确保更新路径！ 02_create_classifiers.ipynb ：训练并导出睡眠阶段分类器。