虚拟机 Virtual Machine

Probabilistic Machine Learning (Duke STA561)

代码事物 地位 掌握 开发 可维护性 覆盖范围 执照 :robot: 扑克AI 该存储库将包含使用反事实遗憾的思想的扑克AI的尽力而为的开源实现。 由开发人员和。 特别感谢最初编写了的，该已移植到python3并。 加入社区 https://thepoker.ai 先决条件 该存储库假定使用Python 3.7或更高版本。 正在安装 从pypi安装： pip install poker_ai 或者，如果您想开发我们的代码，请通过克隆此repo并从pip -e安装来从源代码安装Python包： git clone https://github.com/fedden/poker_ai.git # Though really we should use ssh here! cd /path/to/poker_ai pip install . 命令行界面（CLI） 当您通过pi

时间：2020年8月25日，星期二（太平洋时区） 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体（包括背部）。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5（在Ubuntu中需要X服务器） 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示，内存使用情况如下（GPU1约为3.4GB，GPU2约为9.7GB）： 注意：最后四个依赖项也由我们的团队开发，并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题，建议您将问题提交到相应的存储库中。 （您无需在此处手动安装它们，因为它们包含在requirements.tx

论文部分翻译

机器学习 此存储库包含与使用 R 编程语言的营销和业务分析问题相关的项目。 机器学习可以显着提高营销绩效。 项目 1：营销活动优化 - 我们能否确定要定位的正确客户？ 第一个项目的目标是提高银行的活动营销响应率。 营销部门需要了解什么是重要的。 我们如何将资源分配给更有可能响应的客户。 这是一个经典的二元分类问题。 我们有转换或未转换的客户。 在这个项目中，我通过逻辑回归和决策树来预测营销响应率。 通过此模型的输出，营销部门可以获得与过去营销活动成功转化的客户相似的客户资料。 这是我要发送给营销部门的个人资料。 Marketing should contact customers with these characteristics: 1. marital status - single 2. education - tertiary 3. had respond

matlab 10折交叉验证知识代码简介：预测和可视化的结果位于“结果”文件夹下。 那些ML模型预测的是每条记录的位置，而html文件可视化的是车辆加速和访问的前10个位置。 这些html文件由Python脚本生成，将位置速度限制与汽车记录进行比较，并计算所有位置的频率。 原始数据集（位于文件夹“ 1-data-preprocessing”中）： linkinfo-copy.csv：包含传感器信息的excel文件 traffic-csv文件夹：该文件夹包括从04/2015到12/2016的所有流量记录 源代码： 1-data-preprocessing文件夹：该文件夹包括有关数据预处理的所有脚本（步骤1） 2-ml-model：包含所有机器学习脚本的文件夹（第2步） 3-可视化：该文件夹包括有关可视化的所有脚本（第3步） 补充材料： 纸文件夹：包含我用作参考的所有纸的文件夹 结果文件夹：该文件夹包含屏幕截图和ML预测和可视化结果的输出 ================================================== =========================

思维导图18.x.x版本，不是某苏州公司代理的版本，里面的东西都在

无线电频谱+机器学习=无线电技术的新潮流：由机器学习（ML）技术驱动的当前人工智能浪潮席卷全球，这是有充分理由的。通过对数字化写作，口语单 词，图像，视频流和其他数字内容的充分培训，机器学习已成为语音识别，自动驾驶汽车和其他以前想象的功 能的基础。随着数十亿电话，设备，无人机，交通信号灯，安全系统，环境传感器和其他与无线电连接的设备 加在一起，迅速发展的物联网（IoT），现在有必要将ML应用于无线电的无形领域DARPA的微系统技术办公室 的程序经理Paul Tilghman说，射频（RF）信号。为了进一步解决这个问题，DARPA今天宣布了其新的射频机 器学习系统（RFMLS）计划。

最近的研究预测，到2030年，交通事故将成为全球第五大死因。 由于驾驶员的精神状态、道路状况、天气状况、交通和违反交通规则等特征的复杂组合，如今很难确定交通事故的根本原因。 交通事故造成的死亡和驾驶员伤害的成本对社会产生了很大的影响。 如今，机器学习技术在道路事故领域的应用越来越受欢迎。 机器学习分类器的部署取代了传统的数据挖掘技术，以产生更高的结果和准确性。 这项工作对使用机器学习领域的与事故预测相关的各种现有工作进行了调查。