BCNN_keras：使用keras的双线性CNN实现

心脏病预测：该项目涉及训练机器学习模型（K邻居分类器），以87％的准确性预测某人是否患有心脏病

本文介绍了用Python编码，动态展示投票数据的过程。文章包括前言介绍、软件安装、Python项目创建，代码编写与调试等。对于零基础的入门者，都可以按照文档介绍，一步一步实现。另外，文档里面，附有程序用的样例输入数据，并有一个输出的mp4样例文件。 本文是一个非常全面、简单、实用的参考样例。 本文例子的特点： 1、根据投票的特殊需要，设置了一条66%的水平虚线。 2、每栋楼的投票率超过66%这个水平线，就自动变为红色，明显标出。

GAT-图注意力网络（PyTorch） :laptop: +图形+ :megaphone: = :red_heart: 此回购包含原始GAT论文的PyTorch实现（ :link: ）。 它的目的是简化一般的GAT和GNN的玩法和学习。 目录 什么是GNN？ 图神经网络是一系列神经网络，它们处理图上定义的信号！ 图可以建模许多有趣的自然现象，因此您会发现它们在以下任何地方都得到了使用： 计算生物学-预测强效 计算药理学-预测 流量预测-例如在 推荐系统（用于 ， ， 等） 一直到大型强子对撞机，和列表不断出现！ GAT是空间（卷积）GNN的代表。 由于CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功，因此研究人员决定将其概括为图形，因此我们

基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的

数据分析实例--美国人收入的分析（样本个数32000） 1、导入数据，完成分列 2、处理空值和异常数据，完成数据汇总 3、年龄段与收入情况关系的柱状图 4、学历与收入情况关系的柱状图 5、受教育年限与收入情况关系的折线图 6、人种与收入情况关系的饼状图 7、性别与收入情况关系的饼状图 8、初试机器学习，建立线性逻辑回归预测模型，采用新数据测试模型

有限差分地震波模拟 这是Matlab和Python脚本的集合，用于模拟地震波在1-D和2-D中的传播。 波的传播是基于应力-速度公式中的一阶声波方程（例如Virieux（1986） ），这是通过交错网格上的有限差分解决的。 内容 在该存储库中，Matlab和Python提供了有限差分波仿真代码的一维和二维版本。 可以在目录Matlab/ ， Python/和JupyterNotebook找到源代码。 通过经典的泰勒展开式可以实现更高的空间顺序。 对于较高的时间顺序，有两种方法可用： Lax–Wendroff方法（仅适用于1-D）。 理论：达布莱恩（1986） Adams-Bashfor

Jupyter / Binder生物程序的示例：纳米簇的遗传算法 作者：Geoffrey R. Weal和Anna L. Garden博士（奥塔哥大学，但尼丁，新西兰） 小组页面： : 佩奇援引以下工作的话：开发一种结构比较方法，以促进对纳米团簇的整体优化中对势能面的探索； Geoffrey R. Weal，Samantha M. McIntyre和Anna L. Garden； JCIM； 在提交阶段。 该存储库旨在提供有关如何使用“有机体”程序的示例。 Organisms程序旨在执行针对纳米团簇的遗传算法全局优化。 它的设计灵感来自伯明翰群集遗传算法和Roy Johnston集团的伯明翰并行遗传算法。 可以在线查看有关有机体计划的文档。 请参阅有关如何安装有机体的文档，包括如何通过PIP进行安装。 可在找到有关Organisms程序的github页面。 要通过Bind

win10安装好tensorflow并在环境下测试通过，但集成环境anacond jupyter notebook不能测试，现将此配置过程详描述并分享给大家，祝各位开心学习！

图像风格迁移源代码，jupyter文件有注释，附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（已放入zip包），第一次调用会自动下载，如果下载慢，就用zip包中的，放到C:\Users\用户\.keras\models目录下，就可以使用。