通过多模型监督学习算法进行收入预测 寻找慈善捐助者 胡安·罗隆（Juan E.Rolon），2017年 项目概况 在此项目中，我采用了几种监督算法，以使用从1994年美国人口普查中收集的数据准确地预测个人收入。 我们执行各种测试过程，以从初步结果中选择最佳候选算法，然后进一步优化该算法以对数据进行最佳建模。 此实现的主要目标是构建一个模型，该模型可以准确地预测个人的收入是否超过50,000美元。 在非营利机构中，组织可以靠捐赠生存，这种任务可能会出现。 了解个人的收入可以帮助非营利组织更好地理解要请求的捐赠额，或者是否应该从一开始就伸出援手。 虽然直接从公共来源确定个人的一般收入等级可能很困难，但我们可以从其他公共可用功能中推断出此价值。 该项目是从Udacity获得机器学习工程师Nanodegree所需条件的一部分。 安装 此项目需要Python 2.7和已安装的以下Python

人工智能导论：A2.2-Support Vector Machines-I

人工智能导论：A2.3-Support Vector Machines II--Kernel

Optimizing Extreme Learning Machines with Kernel Functions.zip，这

(3rd Edition) Simon O. Haykin-Neural Networks and Learning Machines-Prentice Hall (2008).pdf

安装配置很详细

MIT SVM 资料.里面有一个人脸识别的应用。

随机傅立叶特征 该存储库提供Python模块rfflearn ，该模块是用于内核方法的随机傅立叶特征[1，2]的库，如支持向量机和高斯过程模型。 该模块的功能包括： 模块的接口非常接近 ， 支持向量分类器和高斯进程回归器/分类器，提供CPU / GPU训练和推理， 与接口，可更轻松地进行超参数调整， 该存储库提供了，该显示RFF对于实际的机器学习任务很有用。 现在，此模块支持以下方法： 方法 CPU支援 GPU支持 典型相关分析 rfflearn.cpu.RFFCCA -- 高斯过程回归 rfflearn.cpu.RFFGPR rfflearn.gpu.RFFGPR 高斯过程分类 rfflearn.cpu.RFFGPC rfflearn.gpu.RFFGPC 主成分分析 rfflearn.cpu.RFFPCA rfflearn.gpu.RFFPCA 回归 rff

Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots的勘误 机器人轨迹规划的权威书籍，做机器人算法的必看 学习这一本就够了

有了一定的基础之后学习神经网络的经典书籍。