可以计算VRS、CRS下超效率SBM,以及相应的ML指数和GML指数，里面有讲解视频，操作简单，非常容易上手

Depression-Detection-Twitter:使用python ml库构建的抑郁检测模块，可检测推文中的抑郁

人类活动识别 在 UCI HAR 数据集上使用 ML 进行人类活动识别

https://grouplens.org/datasets/movielens/

ml-dl-analysis Machine Learning + Deep Learning 数据挖掘-电影评分 Apriori 关联分析 KNN 分类 K-means 聚类

ml-in-action：出版书籍《机器学习入门到实践——MATLAB实践应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。（本书的代码“ MATLAB中的机器学习简介与操作” ”）

文件中包含了强化学习精要的代码，学习强化学习精要必须拥有，同时还包含了deepmind团队davidsilver公开课PPT，供大家学习。

汽车转售价值预测 这是一个Web应用程序，用于预测二手车的转售价值。 您也可以在访问Web应用程序。 使用的数据集 车辆数据集-来自Kaggle “ car data.csv”文件用于培训 使用的技术 Python 烧瓶 随机森林回归 泡菜 需要安装 点击== 7.1.2 烧瓶== 1.1.2 itsdangerous == 1.1.0 Jinja2 == 2.11.3 joblib == 1.0.1 MarkupSafe == 1.1.1 numpy的> = 1.19.5 scikit学习== 0.24.1 scipy> = 1.5.4 sklearn == 0.0 threadpoolctl == 2.1.0 Werkzeug == 1.0.1

使用机器学习进行疾病预测 这个机器学习项目用于根据用户给出的症状来预测疾病。它使用三种不同的机器学习算法进行预测。因此，输出是准确的。它使用tkinter作为GUI。

TomoSAR的机器学习-开发部门 关键字：TomoSAR，机器学习，特征工程，特征选择 概述 该项目的目的是比较层析成像SAR数据上不同机器学习算法的性能。 为了降低的尺寸并最终增加计算时间并消除任何噪音-断层图由许多描述性特征表示。 最后，应将所选机器学习算法在数据的不同特征表示上的性能（计算时间和分类准确性）与原始数据（断层图）的性能进行比较。