糖尿病预测应用 通过使用机器学习算法来预测糖尿病的应用程序。 它由Flask构建并部署在Heroku上。 在这个项目中，我们的目标是根据怀孕，血糖，血压，皮肤厚度，胰岛素，BMI，糖尿病谱系功能，年龄等各种特征来预测患者是否患有糖尿病。 我们将执行从数据收集到模型部署的所有步骤。 在模型评估期间，我们根据precision_score指标比较各种机器学习算法，并找到最佳算法。 然后，我们使用Flask（这是一个python微框架）创建一个Web应用。 部署-https: 截屏 安装 克隆此存储库并解压缩。 下载后，将cd放入flask目录。 使用Python 3开始一个新的虚拟环境并激活它。 使用pip install -r requirements.txt安装所需的软件包 执行命令： python app.py 在浏览器中打开http链接。

常用机器学习算法的简单手写实现，帮助更好理解算法

文本分类，使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等

针对单神经元PID控制中学习速度较慢,动态响应时间长等问题,提出基于二次型性能指标学习算法的单神经元PID控制器,改善单神经元PID控制器的性能.同时,基于该算法进行了工业用温度控制试验箱设计.样机实验表明,该种新型控制算法具有学习速度快、动态响应时间短的特点,该系统具有良好的动态品质和稳态性能.

项目的主要目标是使用深度学习和机器学习算法识别超速车辆。从视频中采集一系列图像后，使用Haar级联分类器检测卡车。分类器的模型使用大量正反图像进行训练，生成一个XML文件。然后跟踪车辆，并根据其各自的位置、ppm（每米像素数）和fps（每秒帧数）估计其速度。现在，已识别卡车的裁剪图像被发送用于车牌检测。CCA（连通成分分析）有助于车牌检测和字符分割。SVC模型使用字符图像（20X20）进行训练，为了提高精度，还进行了4次交叉验证（机器学习）。该模型有助于识别分割字符。识别后，计算出的卡车速度与车牌号一起输入excel表格。这些卡车还分配了一些ID，以生成一个系统化的数据库。

机器学习算法Python实现 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP神经网络 1、神经网络model 2、代价函数 3、正则化 4、反向传播BP 5、BP可以求梯度的原因 6、梯度检查 7、权重的随机初始化 8、预测 9、输出结果 四、SVM支持向量机 1、代价函数 2、Large Margin 3、SVM Kernel（核函数） 4、使用中的模型代码 5、运行结果 五、K-Means聚类算法 1、聚类过程 2、目标函数 3、聚类中心的选择 4、聚类个数K的选择 5、应用——图片压缩 6、使用scikit-learn库中的线性

读取数据集，通过特征工程，绘制特征相关性，构建模型，分析得知决策树回归和随机森林回归模型较好，以此实现票价预测。

在我们研究领域中，经过会遇到一个问题，就是输入一个图像，对应输出一个图像，输入和输出之间存在一定的关系，可以搭建深度学习算法模型，构造两者之间的映射关系。 具体过程见：https://blog.csdn.net/m0_68894275/article/details/124389769?spm=1001.2014.3001.5501

人脸识别是生物识别的一个重要研究方向，随着众多学者的不断努力和长期探索，人脸识别取得了诸多成就，但对于问题的彻底解决还存在一定的距离。近年来诸多学者在神经网络的基础上提出了深度学习，由于其超强的学习能力，现阶段己成为神经网络的主要研究方向。深度学习的提出，为人脸识别问题的彻底解决提供了新的思路。本文利用深度学习算法进行人脸识别，进一步改善人脸识别效果。

3x3中值滤波怎么计算过程-计算机视觉学习笔记8噪声与滤波 计算机视觉.pdf