使用卫生保健数据预测抑郁 作者：Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使这项工作易于访问和复制，因此对这种分析进行了详细说明。 储存库结构 README.md：此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb：从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb：在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf：项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹：包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹：包含用于创建此项目的配套仪表板的文件

动手学深度学习代码jupyter代码（d2l-zh.zip）

神经网络 在Python中从头开始逐步实现R-CNN

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来自的关联规则挖掘犯罪分析的空间数据 抽象 该项目的目的是检查与美利坚合众国北卡罗来纳州夏洛特市一年内犯罪的空间分布有关的数据。 从大约60,000起犯罪中收集了数据，以及地区人口普查数据和有关商业活动的信息。 因此，我们打算将算法应用于发现变量之间的关联规则，以便寻找可用信息之间的关联。 应用知识发现过程并将过滤器应用于规则，从而仅选择具有犯罪类型的规则，因为它们与规则的相关性更高，因为它们显示出在规则的先决条件出现时，各种类型的犯罪更有可能表现出来。 酒类场所 罪案 建立 我建议使用设置虚拟环境 使用python 2.7创建环境： conda create --name crime_

立体声匹配 *作者： （2020年1月） 总览 这个小工具是简单的立体声匹配的手动实现。 从不同的角度拍摄的两个经过校正的图像： 左图 正确的图像 通过两个匹配算法来组合以深度图像，简单胜者为王它，所有（WTA）或更复杂的半全局匹配（SGM）与绝对差的几个匹配成本（和（SAD），总和平方差（SAD）或归一化互相关（NCC） ）。 使用accX精度度量将结果与真实情况进行比较，不包括使用遮罩遮挡的像素。 公式 有关所涉及公式的精确细节（匹配成本，匹配算法和精度度量），请参阅Theory.pdf 。 文件 输入图像的data/目录（左眼和右眼） output/生成深度图像输出的目录 Ma

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anaconda下安装tensorflow，并在Jupyter Notebook上进行tensorflow神经网络学习的步骤，包括常见的坑的解决方案（注：不同版本python对应不同版本tensorflow）