David Barber 的一本书，贝叶斯推理和机器学习

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow 第二章所有jupyter python代码以及教程，免费！

matlab霍夫圆检测代码 正文 上午开题答辩，被机电系的毕设主任批的昏头晃脑的，不过貌似说的都是大实话，让我的毕设有了阶段性的突破性认知，我现在是个什么状况呢？计算机老师不愿意管我的毕设，昨天去找他签字，说了句：“你快做完，暑假早点过来！”，听这个意思，就是，我不管你的毕设了，你快点做完速度过来。不过也没辙，工业大数据确实我们实验室没这个方向。机电系这边我挂个名义上的老师，结果人都不知道在哪儿，根本不存在指导的问题。so我现在是姥姥不疼，奶奶不爱。今天被胡老师点评一番反而让我坚定了一些想法，美哉！不过，还是先做完机器视觉的作业吧！ 正文 对产品中心的检测：设置好路径之后，包含关系是在main（相关代码见我以前的一篇文章）中调用hough_circle.m 示例如下： >> main ---------------圆统计---------------- 检测出1个圆 圆心 半径 1 （528，728） 509 Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 67% > In images.internal.initSi

自动泊车 Autoparking模拟一个典型的停车场的情况，其目的是重新定位了一系列manuevers的汽车，而附近的避开障碍物。 多亏了流行的强化学习算法Q-Learning，我证明了汽车能够自行停车，而无需任何外部输入。 一切，包括AI逻辑，都是从头开始用C ++实现的。 唯一的依赖关系是开源图形库（ ）。 想更多地了解它的工作原理？ 观看或阅读简短的。 享受！ Autopark训练模型演示 目录 跑步 关于 文件夹组织 bin- >包含构建后的可执行二进制文件构建- >包含编译过程中生成的.o目标文件缓存->包含Q和R的预训练权重，因此您可以跳过学习阶段conf- >包含配置文件docs- >包含.pdf文件，其中包含有关该项目的有趣信息。 看看吧！ 字体->包含应用程序使用的几种字体img- >包含上面的gif图像Makefile- >只是一个makefile 自述文

使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的，我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能，而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化，但结果还是不错的（请参见下表）。 如果您想获得最佳性能，这两个资源将向您展示当前的最新解决方案： 下表显示了与其他模型相比的一些结果： 方法 准确性 评论 随机森林 0.937 简单的一层神经网络 0.926 简单的2层卷积网络 0.981 支持向量机 0.9852 C = 5，伽玛= 0.05 线性SVM + Nystroem内核逼近 线性SVM +傅立叶核逼近 项目设置 本教程是在Ubuntu 18.10上编写和测试的。 项目包含具有所有必要库的Pipfile Python-版本> = 3.6 pipenv-软件包和虚拟环境管理 麻木 matplotlib scikit学习 安装Python。 git克隆仓

实时高分辨率背景抠像 论文的官方资料库。 我们的模型需要捕获额外的背景图像，并在Nvidia RTX 2080 TI GPU上以4K 30fps和HD 60fps产生最新的消光效果。 总览 更新 [2021年1月9日] PhotoMatte85数据集现已发布。 [2020年12月21日]我们将项目更新为MIT许可证，该许可证可用于商业用途！ 下载 型号/重量 视频/图像示例 （由）（我们的模型在高清素材上更加强大） 数据集 VideoMatte240K（即将推出） 演示版 剧本 我们在此存储库中提供了几个脚本，供您试验我们的模型。 文件中包含更详细的说明。 inference_image

Machine Learning for Cloud Management 2022

Pattern Recognition And Machine Learning 中文版，经典中的经典，终于有了中文版。

matlab svr代码机器学习 该存储库包含 NTHU 2015-Spring Machine Learning (EE655000) 的作业和期末项目。 代码是用 Matlab 编写的。 内容包括PAC学习、SVM、SVR、boosting等。

参数服务器 本项目使用非常少的代码编写了深度学习训练的全过程，有完整的结构，通过面向对象的封装，在算法上有一定扩展性，不仅支持单机模式还支持分布式模式 使用java实现的dnn训练框架，底层矩阵库使用Jblas(https://github.com/mikiobraun/jblas)，参数服务器使用Grpc+protobuf，ui方面使用ploty.js+nanohttpd 支持单机多CPU训练 支持分布式训练，多worker，多ps自定义负载均衡 支持同步更新和异步更新 支持二分类和多分类 实现embdding+全链接模型 实现Wide And Deep模型 实现卷积+池化+全链接模型 支持训练数据，测试数据异步读取，自定义parser UI Server可视化图表 例子 运行 CTR.java 点击率预估例子，test auc在0.71左右 运行 Mnist.java 手写输入例子，正