心电图中心律失常信号的分类识别是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件，通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息，针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究，设计实现了基于softmax回归和神经网络的分类算法。实验结果表明，一个适用的神经网络算法训练速度更快，在较少的迭代次数下，分类识别的正确率稳定在90%以上。

为帮助大家快速入门Python学习、机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。 这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。 现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也深受开发者使用，python已成为使用人数最多的一门编程语言，在各个领域中发挥着作用。 因此，如果想入门机器学习或深度学习，python成为了必须掌握的一门编程语言。 机器学习部分将重点讲解机器学习方面要学习的东西。机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。在深度学习大规模应用之前，传统的机器学习算法深受学术界追捧。 深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习深度学习技术的IT人才带来选

SVM回归预测，机器学习算法

Python中的度量学习算法集合

mnist的MNN模型

人工神经网络中最简单的模型，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法,输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。

本项目通过python实现验证码识别，包括数据集制作，模型训练，测试等。 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com opencv-python==3.4.3.18 1、是cut.py切割成单个字符【已完成可跳过】 2、label.py将字符图片标上标签，其实就是手动标注的，也可以自己手动标注【已完成可跳过】 3、train.py用来训练模型，查看准确度 4、test.py用来查看效果，测试 自制数据集过程： 1、切割成单个字符，需要将cut.py和train文件夹放到同一个目录下，视频中在edu-cut文件夹里实验,运行cut.py自动分割。因为目录里的train文件夹是分割好的，分割好的放到char文件夹里，继续第二步。 2、当有了train和char文件夹后，开始标注图片。将label.py和train和char文件夹放在edu-label目录下，运行label.py，看弹出图片是什么就输入什么，一个个标注好即可

使用LSTMs和TensorFlow生成任何艺术家新的歌词风格

该笔记是我在学习吴恩达机器学习时整理的，希望能够帮助到大家，如有错误还请大家指正。如果你想进入尖端人工智能领域，该笔记将帮助你做到这一点，掌握深度学习将为您提供许多新的职业机会。深度学习也是一种新的“超级大国”，它可以让你构建几年前还不可能实现的人工智能系统。使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型。学习建立和训练有监督的机器学习模型，用于预测和二元分类任务，包括线性回归和逻辑回归。 学习使用TensorFlow构建和训练一个神经网络来执行多类分类。应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型泛化。学习将使用无监督学习技术进行无监督学习:包括聚类和异常检测。使用协同过滤方法和基于内容的深度推荐系统。 希望这个笔记能够帮助到你。

系统相关介绍博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/129935028 摘要： 车牌识别是一项重要的模式识别研究方向，具有广泛的应用。它被视为安全和交通运行的核心技术，可用于自动收费、交通管制、边境保护、车辆盗窃等重要领域。然而，在某些情况下，由于车牌颜色不同而无法很好地工作。因此，车牌识别不仅具有广泛的应用，而且具有重要的研究意义。 本文提出了一种基于OpenCV和SVM的车牌识别系统。该系统通过对车牌图像进行预处理、特征提取和分类，实现对车牌的自动识别。具体来说，本文首先对车牌图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，提高车牌图像的质量。然后，本文采用颜色特征、形状特征和纹理特征对车牌图像进行特征提取，提高车牌图像的识别准确性。最后，本文采用SVM算法对车牌图像进行分类，实现对车牌的自动识别。通过实验验证，本文所设计的车牌识别系统具有较高的识别准确性和速度，可以满足实际应用的需求。