一些相关的迁移学习论文的代码以及数据集，DAAN,DAN,DaNN,DDC,DeepCoral,ResNet,AlexRet,MRAN,TCP等等，包括一些常用的数据集，内容详细，需要的可以下载。

本代码压缩包是陈强教授的《机器学习以及R语言应用》的课后习题答案，从第四章到第十八章所有课后习题代码均有包含，所有代码经本人亲自运行，均能正常运行出所需结果。 但，代码集当中的命名仅是作为示范，并非如此不可，大家可以自行更改自己认为合适的命名，根据自身需要可以自行更改。 另外，所需要的数据集需要大家自行从网站进行下载或者从电脑中进行读取本地文件，请先配置好本地工作环境再运行代码。 值得注意的是，由于R语言当中很多包已经进行更新，一些新的包不再具有以前旧版本包的功能，比如新版本的wordcloud2不再支持自定义词云图形状，需要安装旧版本的wordcloud2才能进行自定义，从而完成相关工作。 代码量较大，难免有些许错误，还望大家海涵，另外，希望本资源作为大家的参考，而并非标准答案，希望能够帮助到大家。

DeepLabCut：无需标记的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪

内含两千多张，224x224彩色图像，用于训练一个紧急车辆的识别网络，我会利用该数据集，做一个Pytorch的预训练模型多重CNN实现模型的对比实验。

PRML 机器学习 模式识别 中英文两版，哈工大 马春鹏 翻译

机器学习预测实战代码数据

matlab中存档算法代码神经网络 这是我对K-NN机器学习分类算法的实现。 它是用Matlab编写的，并使用来自的数据将数据分为两类（良性或恶性） 它使用十倍交叉验证将数据集分为训练和测试集 它具有更改代码中K个邻居的数量的能力，因此可以选择分类时要考虑的邻居个数 该程序输出准确性，敏感性和特异性作为善度的量度

本资源是用二元泊松模型预测2022年世界杯结果的R语言模型源码 网上有很多文章用双泊松（Double Poisson）模型来预测世界杯比赛结果。但是双泊松模型有一个严重的缺陷，那就是它假设比赛中两队的比分是条件独立的。而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，因为两队都会根据场上的比分形势调整策略。比如足球比赛，当主队1:0领先，且距离比赛结束只剩10分钟时，落后的客队会孤注一掷，甘愿冒更大风险去争取平局。但如果主队3:0甚至4:0领先时，领先的主队可能会稍微放松下来，甚至教练会用新人换下主力，此时落后的客队更容易进1球（甚至主队会礼貌性让球）。所以比赛中两队比分是相关的，这种相关性可以通过依赖性参数来描述。 二元泊松（Bivariate Poisson）模型可以度量两队比分的依赖性参数，用二元泊松模型对比赛进行的预测准确率更高，在1/8决赛已经进行的4场比赛中，二元泊松模型预测正确率100%。

基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。

食源性致病菌的快速识别是一项重要的工作，与传统检测方法相比，拉曼光谱能在无损检测的同时加快鉴别速度。为了提高大肠杆菌O157∶H7以及布鲁氏菌S2株拉曼光谱识别的准确性和效率，提出一种基于主成分分析与Stacking算法的集成判别模型，使用网格搜索以及K折交叉验证来提高模型的稳健性。与逻辑回归、K近邻、支持向量机等单一模型进行对比，实验结果证明PCA-Stacking集成模型有最高的准确率，达99.73%，达到了预期效果。