物体缺陷检测仪 细节 目标操作系统： Ubuntu * 18.04 LTS 程式语言： Python * 3.6 完成时间： 30分钟 此参考实现也。 它能做什么 物体探伤仪应用程序可检测异常，例如颜色，裂纹和在传送带上移动的物体的方向。 异常被标记为有缺陷，并分别保存在颜色，裂纹，方向文件夹中。 同样，没有缺陷的对象也保存在no_defect文件夹中。 这些异常数据将发送到InfluxDB *数据库，并在Grafana *上可视化。 此应用程序还以毫米为单位测量对象的长度和宽度。 要求 Ubuntu 18.04 英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包2020 R3发行版 Grafana * v5.3.2 InfluxDB * v1.6.2 建立 安装OpenVINO:trade_mark:工具包的英特尔:registered:发行版 有关如何安装和设置英特尔:registered:OpenVINO:trade_mark:工具包的更多信息，请参阅英特尔:registered:OpenVIN

狂热分析 fanalysis是用于三项BSD许可下分发的用于因子分析的Python模块。 借助此fanalysis软件包，您可以执行以下操作： 简单对应分析 多重对应分析 主成分分析 这些统计方法可以通过两种方式使用： 作为描述性方法（“数据挖掘方法”） 作为scikit学习管道中的简化方法（“机器学习方法”） 安装 依存关系 狂热分析要求： Python 3 NumPy >= 1.11.0 Matplotlib >= 2.0.0 Scikit-learn >= 0.18.0 Pandas >= 0.19.0 用户安装 您可以使用pip安装fanalysis： pip install fanalysis 运行测试 安装后，您可以从源目录外部启动测试套件： python -m unittest 单元测试的原理在于将狂热分析的输出（具有各种参数组合）与R FactoMine

OctoBot Octobot社区 描述 Octobot是一个功能强大的完全模块化的开源加密货币交易机器人。 该存储库包含漫游器的所有功能（交易工具，用户界面，服务等）。 包含了该机器人的策略。 要安装带有触角的OctoBot，只需使用，您的OctoBot就准备好了！ 您的Octobot OctoBot使用其配置和触手系统可高度自定义。 您可以使用无限的可能性（例如技术分析，社交媒体处理甚至是Google趋势等外部统计信息管理）来构建自己的机器人。 OctoBot支持AI ：Python是OctoBot的主要语言，可以轻松集成机器学习库（如或任何其他库），并利用所有可用数据并创建非常强大的交易策略。 Octobot的主要功能是演进：您可以，甚至想要构建理想的加密货币交易机器人的任何触手。 您甚至可以分享您的OctoBot演变！ 安装 OctoBot的安装非常简单...因为有据可查！ 有关更多信息，请参见 。 打开OctoBot-Binary 打开最新版本的“资产”面板 下载适用于您平台的OctoBot可执行文件 启动OctoBot 使用Docker进行自我托管： dock

减少机器学习的时间成本可以缩短模型训练的等待时间，加快模型更新周期。分布式机器学习使机器学习实践者能够将模型训练和推理时间缩短几个数量级。在本实用指南的帮助下，您将能够将您的Python开发知识应用到分布式机器学习的实现中，包括多节点机器学习系统。首先，您将探索分布式系统如何在机器学习领域工作，以及分布式机器学习如何应用于最先进的深度学习模型。随着学习的深入，您将看到如何使用分布式系统来增强机器学习模型训练和服务速度。在优化本地集群或云环境中的并行模型训练和服务管道之前，您还将掌握应用数据并行和模型并行方法。读完这本书，您将获得构建和部署高效数据处理管道所需的知识和技能，用于以分布式方式进行机器学习模型训练和推理。

帕金森氏病（PD）是世界上主要的公共卫生疾病之一，其日趋增加，并已对许多国家产生影响。 因此，在疾病早期就进行预测非常重要，因为疾病的症状是在中年或中晚期出现的，因此这对于研究人员来说是一项艰巨的任务。 因此，这项工作着眼于受PD影响的人群的语音清晰度困难症状，并使用各种机器学习技术（例如自适应增强，装袋，神经网络，支持向量机，决策树，随机森林和线性回归）来建立模型。 这些分类器的性能使用各种指标进行评估，例如准确性，接收器工作特性曲线（ROC），灵敏度，精度，特异性。 最后，采用Boruta特征选择技术在预测帕金森氏病的所有特征中找到最重要的特征。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition (2022最新版)

DHSI课程的课程资料-数字人文科学中的机器学习简介

支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释

科学用实验来验证关于世界的假设。统计学提供了量化这一过程的工具，并提供了将数据(实验)与概率模型(假设)联系起来的方法。因为世界是复杂的，我们需要复杂的模型和复杂的数据，因此需要多元统计和机器学习。具体来说，多元统计(与单变量统计相反)涉及随机向量和随机矩阵的方法和模型，而不仅仅是随机单变量(标量)变量。因此，在多元统计中，我们经常使用矩阵表示法。与多元统计(传统统计学的一个分支)密切相关的是机器学习(ML)，它传统上是计算机科学的一个分支。过去机器学习主要集中在算法上，而不是概率建模，但现在大多数机器学习方法都完全基于统计多元方法，因此这两个领域正在收敛。多变量模型提供了一种方法来学习随机变量组成部分之间的依赖关系和相互作用，这反过来使我们能够得出有关兴趣的潜在机制的结论(如生物或医学)。 两个主要任务: 无监督学习(寻找结构，聚类) 监督学习(从标记数据进行训练，然后进行预测) 挑战: 模型的复杂性需要适合问题和可用数据， 高维使估计和推断困难 计算问题。

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终