第二版介绍了各种各样的机器学习和深度学习算法和技术，通过现实应用加强。这本书通俗易懂，不证明定理，也不详述数学理论。我们的目标是在直观的层次上呈现主题，并有足够的细节来阐明底层的概念。这本书深入地涵盖了核心的经典机器学习主题，包括隐藏马尔可夫模型(HMM)，支持向量机(SVM)和聚类。其他机器学习主题包括k-最近邻(k-NN)、boosting、随机森林和线性判别分析(LDA)。基本的深度学习主题的反向传播，卷积神经网络(CNN)，多层感知器(MLP)，和循环神经网络(RNN)的深度覆盖。此外，还提出了一系列先进的深度学习架构，包括长短期记忆(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、极限学习机(ELM)、残差网络(ResNet)、深度信任网络(DBN)、变形Transformers 双向编码器表示(BERT)和Word2Vec。最后，讨论了一些前沿的深度学习主题，包括退出正则化、注意力、可解释性和对抗性攻击。书中的大多数例子都来自信息安全领域，其中很多机器学习和深度学习应用都集中在恶意软件上。本文提供的应用程序通过说明在简单的场景中使用各种学习技术来揭开主题的神秘面纱。本书中的一些练习需要

因此，情商是智力的一个非常重要的方面； 机器智能需要包含情商。 在这一领域已经进行了深入的研究，以使机器能够理解人类的情绪状态。 非语言交流是人类之间的主要表达方式，它由手势、面部表情等组成。面部表情可能具有欺骗性，一个人可能会通过使用面部表情来假装他/她的情绪状态。 生理信号可以与面部表情结合使用来检测行为谎言。 自动化此任务至关重要。 在本文中，我们调查了利用机器学习和生理信号来检测行为谎言的各种技术。 识别强大的生理信号，产生准确的结果，有助于识别个人的情绪状态。 调查还旨在识别生理信号的类型和用于情感分类的分类算法的组合。

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加速度计-生物识别 通过加速度计数据识别移动设备的用户（kaggle上的“加速度计生物识别竞赛”） “ CS 725：机器学习基础”的课程项目 #Description：您可以在找到问题陈述的描述 ＃如何运行代码： 假设：您将train.csv和test.csv与其他项目文件放在同一文件夹中 运行device_count.py 运行extractMeanVar.py 运行trimmingdata.py 现在，您可以执行任何分类器代码。 只需在同一文件夹中查找所需文件即可。 ＃我们的方法我们设计了以下解决问题的方法： 朴素贝叶斯 最近的邻居 二次判别分析（类似于LDA） 支持向量机 ＃与每种方法相关的文件： 1]朴素贝叶斯 1. extractMeanVar.py 2. naive_bayes.py 3. naive_bayes_Random.py 2]最近的邻居 1. t

Computers have gained a cardinal place in modern societies, thanks to higher efficiencies and miniaturisation. However, their dramatic progress will soon have to stop as the limits of miniaturisation are being reached. Furthermore, few people realise that those computers are, in fact, not as powerful as they seem to be. And while the world champion at Go lost to a computer, an average human still beats a computer at relatively easy tasks such as recognising an object in a picture. Artificial intelligence is the key to more versatile computing machines capable of solving such challenging tasks.

多得分手 允许在scikit的cross_val_score使用多个度量功能的cross_val_score 。 正如已经讨论过的那样，Python的SciKit包含了用于计算估计量评估指标的强大功能（使用cross_val_score ），但在为同一分类器计算多个指标而不进行再次训练时，它似乎失败了。 由于仅接受单个度量标准名称或单个可调用名称的函数的scoring参数而出现问题。 此存储库的模块multiscorer是一种在cross_val_score中使用任意数量的指标的解决方法。 安装 要“安装”模块，只需下载源代码并将其放置在项目的目录中即可。 （或者，下载multiscor