用于网络学习的真实网络science，希望能对大家有用，里面为gml文件

统计学习：Trevor Hastie和Rob Tibshinari的“统计学习”斯坦福课程的幻灯片和R会议

Computational Colour Science Using MATLAB - Stephen Westland & Caterina Ripamonti.pdf

Elsevier Science出版社期刊目录

数据科学周刊-2018 在发散图像中找到原子核以促进医学发现 现货核。 速度治愈。 想象一下，加快对几乎所有疾病的研究速度，从肺癌，心脏病到罕见疾病。 2018年数据科学杯提供了我们迄今为止最雄心勃勃的任务：创建一种算法来自动进行核检测。 我们都看到人们患有癌症，心脏病，慢性阻塞性肺疾病，阿尔茨海默氏病和糖尿病等疾病。 许多人看到亲人去世了。 想想如果治愈更快的话，将会改变多少生命。 通过自动进行核检测，您可以帮助更快地解锁治疗方法-从罕见疾病到普通感冒。 Kaggle的深度学习教程使用Keras，在发散图像中查找原子核以推进医学发现竞赛 本教程说明如何使用构建深层神经网络，以在发散图像

用于烹饪食谱检索的深度学习食物图像识别系统 演示：DeepChef 总览 更新：博客文章现已发布。 有关更多信息，请访问！ 例如用法，请访问此Jupyter Notebook： Maturaarbeit 2018：这项工作利用Keras的深度卷积神经网络将图像分类为230种食物并输出匹配的食谱。 数据集包含来自chefkoch.de的> 400'000食物图像和> 300'000食谱。 几乎没有任何其他领域能像营养一样对人类福祉产生类似的影响。 每天，用户都会在社交网络上发布无数的食物图片； 从第一个自制蛋糕到顶级米其林菜肴，万一菜肴成功，您将与世界分享快乐。 事实是，无论彼此之间有多大差异，美食都会受到大家的赞赏。 个别烹饪原料的分类或对象识别方面的进展很少。 问题在于几乎没有公开编辑的记录。 处理 该代码（Jupyter笔记本）提供了许多德语注释。 该过程如下所示： 1│──数据准备│└──清除数据│└──数据扩充 2│──数据分析和可视化，拆分数据（训练，有效，测试） 3│──使用简单ML模型的首次尝试│└──最近邻分类器（kNN） │└──k-均值聚类│└──支持向量机

用于股票预测的深度学习和机器学习 描述：这是用于学习，研究，研究和分析深度学习（DL）和机器学习（ML）中的股票。 使用不同类型的算法通过机器学习或深度学习预测股票。 对股票数据进行试验，以查看其工作原理，工作原理或为什么不这样工作。 在机器学习或深度学习中使用不同类型的库存策略。 在机器学习或深度学习中使用技术分析或基础分析来预测未来股价。 此外，可以长期或短期地预测库存。 机器学习是人工智能的一个子集，它涉及算法的创建，这些算法可以自动更改，而无需人工干预，从而通过结构化数据输入自身来产生输出。 另一方面，深度学习是机器学习的一个子集，其中创建了算法，但是深度学习就像机器学习一样，许多不

AI for Data Science

UXF-Unity实验框架 简化了在Unity引擎中开发的人类行为实验的一组组件。 UXF 2.0支持桌面，PCVR，独立VR以及基于Web的实验，用于使用不同的数据输出模式进行完整的远程数据收集。 这是开发项目，如果要下载软件包，请不要克隆此存储库，请参见下面的“入门”。 阅读“行为研究方法”中的！ 该论文现在已经有些过时了，但是对这个项目的动机做了很好的概述。 由利兹大学沉浸式认知小组Jack Brookes开发。 如果您使用UXF开发了一个项目，请！ 内容 内置UXF 单击上面的横幅以查看我们使用UXF构建的一些实验。 开始吧 阅读本自述文件和以了解UXF。 将最新的UXF.u

这本书集中在紧密相关的一组主题上，这些主题构成了该主题的基础。 这些包括规范，实现，语义，程序，编程，正确性，抽象和计算。