模式识别与机器学习 官方源代码与学习笔记 学习参考 Python codes implementing algorithms described in Bishop's book "Pattern Recognition and Machine Learning"

小标签 使用 Spark、ML 和 solr 标记整个 8000 万个微型图像数据集并使其可搜索 完整数据集位于 位于CIFAR-100 子集

基于spark-ml,scala实现gbdt 算法，附带libsvm训练集和普通训练集实现，GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树。GBDT 也是 Boosting 算法的一种，但是和 AdaBoost 算法不同（AdaBoost 算法上一篇文章已经介绍）；区别如下：AdaBoost 算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代；GBDT 也是迭代，但是 GBDT 要求弱学习器必须是 CART 模型，而且 GBDT 在模型训练的时候，是要求模型预测的样本损失尽可能的小。

三星ML-1666_ML1660_ML1661_ML1665清零软件_v1.03.00.35 解码软件 解决红灯不打印的问题 一次解码永久加粉不用换芯片 不用换鼓 解码说明： 首先电脑只接一台打印机，电脑能检测到打印机状态，刷机前先把打印机关机重新开机，预热完毕后就可以开始刷机解码了。

IEEE Guide for Architectural Framework and Application of Federated ML

计算机视觉Github开源论文

Unity ML-Agents工具包 （）（） Unity Machine Learning Agents工具包（ML-Agents）是一个开放源代码项目，使游戏和模拟能够用作训练智能代理的环境。 我们提供最新算法的实现（基于PyTorch），使游戏开发人员和业余爱好者可以轻松地训练2D，3D和VR / AR游戏的智能代理。 研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API通过强化学习，模仿学习，神经进化或任何其他方法来训练Agent。 这些训练有素的代理可以用于多种目的，包括控制NPC行为（在多种设置下，例如多代理和对抗），自动测试游戏版本以及评估预发布的不同游戏设计决策。 ML-Agents工具包对游戏开发人员和AI研究人员都是互惠互利的，因为它提供了一个中央平台，可以在Unity丰富的环境中评估AI的进步，然后使更广泛的研究和游戏开发者社区都可以使用。 特征 18个以上 支

ml-forex-prediction：使用机器学习预测外汇未来价格

[使用Google Colaboratory创建主Python Jupiter笔记本FIFA19.ipynb有时可能需要刷新一下。 感谢您的耐心配合。 ] FIFA19_ML 分析，可视化和培训FIFA19数据集。 运动分析作为一个分支，对从橄榄球到板球再到篮球再到田径运动的所有体育运动的改进越来越受到认可。 现在，我们在互联网上拥有大量的统计数据和数据点，这使我们可以找到复杂的细节，从而可以帮助个人或整个团队变得更好。 FIFA19数据集就是这样的数据存储库之一，它可以通过适当的分析潜在地提供大量的新信息。 该分析可以帮助教练，经理，球员制定计划，并为全球球迷提供有趣的见解。 需要适当的可视化和学习才能从数据集中提取所有见解，这是该项目的目标。 该项目的基本概况如下： 读取数据：创建一个熊猫数据框架，该框架构成了要在其上进行的所有其他操作的基础。 •标头并描述函数，以获取更大的图

em算法matlab代码ML 机器学习片段 我深度学习之旅的游乐场。 未来的增加还包括现有的机器学习代码（其中一些需要从Matlab进行重构），例如使用EM的高斯混合模型（GMM），k-均值，k-medoids，PPCA和DPPCA，使用Viterbi算法的隐马尔可夫模型，GPLVM （C ++，SCons）和其他商品。