The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.

The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.

The Support Vector Machine is a powerful new learning algorithm for solving a variety of learning and function estimation problems, such as pattern recognition, regression estimation, and operator inversion. The impetus for this collection was a workshop on Support Vector Machines held at the 1997 NIPS conference. The contributors, both university researchers and engineers developing applications for the corporate world, form a Who's Who of this exciting new area. Contributors: Peter Bartlett, Kristin P. Bennett, Christopher J. C. Burges, Nello Cristianini, Alex Gammerman, Federico Girosi, Simon Haykin, Thorsten Joachims, Linda Kaufman, Jens Kohlmorgen, Ulrich Kreßel, Davide Mattera, Klaus-Robert Müller, Manfred Opper, Edgar E. Osuna, John C. Platt, Gunnar Rätsch, Bernhard Schölkopf, John Shawe-Taylor, Alexander J. Smola, Mark O. Stitson, Vladimir Vapnik, Volodya Vovk, Grace Wahba, Chris Watkins, Jason Weston, Robert C. Williamson.

做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具做图修图软件【X-mind】思维导图工具

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

BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

使用机器学习R和发光的心脏疾病预测 庄主：Soham Bakore 使用R和Shiny创建Web应用程序以使用机器学习预测心脏病 我们正在使用三种机器学习算法，分别是朴素贝叶斯（Naive Bayes），支持向量机（SVM）和决策树。 目前，在支持SVM的Shiny Web应用中实现了精度最高的算法。 用户的“登录和注册”模块正在进行中，将很快更新。

ShinyMlr：将mlr软件包集成到Shiny中 借助此软件包，可以通过闪亮的界面访问 。 该项目于去年开始，现在包含mlr的主要功能： 资料汇入 数据探索和预处理 创建回归或分类任务 利用任何mlr学习者 学习者超参数的调整 训练和预测模型 不同学习者和措施的基准实验 许多可视化 安装和启动ShinyMlr 您可以简单地从github安装该软件包： devtools :: install_github( " mlr-org/shinyMlr " ) 启动shinyMlr： runShinyMlr() OSX Yosemite上的rJava问题 如果rJava无法加载， 可能会

人工智能 (AI) 实体严重挑战了传统的归因和责任法律框架，因为它们与开发商和所有者的距离越来越远，导致问责制差距。 考虑自动驾驶汽车对人类造成伤害甚至死亡的场景。 我们对谁负责？ 我们对谁可以被起诉或起诉没有明确的答案，因为我们对人工智能实体缺乏全面的法律理解。 许多学者提出，通过首先授予其法人资格，将责任附加到损害的直接来源，即人工智能实体本身，作为问责问题的解决方案。 但法律尚未回答人工智能实体是否有资格获得法人资格的问题，如果有，法律依据是什么。 本文首次对与 AI 实体相关的法人范围进行了实证评估，并回答了这个问题。 我对人工智能的法人身份问题提出两个主张。 首先，我认为法院对法人的整体方法比许多人假设的更加不同，并且它不支持人工智能实体的法人。 为了证实这一立场，我分析了从 1809 年至今美国法院授予人造实体法人资格的司法判决的法律依据，并对这些判决中不同法人条件出现的频率进行了统计分析。 我发现法律学说与现有的人工智能实体法人理论之间存在明显的不一致。 其次，我认为从经验上理解法人的法律环境会阻止法院授予人工智能实体法人资格，并且应该在这样做之前让立法者暂停。 如果法院和立法者在回答人工智能实体的责任问题时考虑本文确定的法人条件，他们会发现法人与这些实体之间的不兼容性。 如果不承认这种不兼容性，围绕人工智能实体的理论、政策和诉讼可能会朝着破坏法律确定性和扰乱法律期望的方向发展。