PyTorch主动学习 常见的主动学习方法库包括： 环环相扣的机器学习罗伯特·蒙罗（Robert Munro） 曼宁出版物 该代码是独立的，可以与本书一起使用。 库中的主动学习方法 该代码当前包含用于以下目的的方法： 最低置信度抽样 置信度抽样 置信度采样率 熵（分类熵） 基于模型的离群抽样 基于聚类的采样 代表性抽样 自适应代表性抽样 主动转移学习以进行不确定性采样 主动转移学习以进行代表性抽样 自适应采样的主动转移学习（ATLAS） 本书介绍了如何在计算机视觉和自然语言处理中将它们独立地，组合地应用以及用于不同的用例。 它还涵盖了针对现实世界多样性进行抽样以避免偏见的策略。 安装： 如果您克隆此仓库并且已经安装了PyTorch，则应该能够立即开始： git clone https://github.com/rmunro/pytorch_active_learning cd

1. 参数 2. 第个问题是单个斯分布是单峰的，对有多个峰的数据分布不能得到好的结果 2. 同样的， 3. 对于两个条件概率，我们引三个量： 4. 同样： 1.

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数据挖掘十大经典机器学习算法，国际权威的学术组织 the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006 年 12 月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法： C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost,kNN, Naive Bayes, and CART.

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

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