全网最细，作者原创 本资源作者进行了为期一个月的闭关写代码，耗费了大量心血，希望对各位同僚有所帮助 包括 1. 通过高德地图对石家庄本地数据，如各类奶茶店、学校、写字楼、地铁站、火车站、公交车站数据的爬取 2. 对数据进行清洗分类 3. 对地区进行网格划分 4. 对网格内各类数据进行统计形成训练数据集 5. 对训练数据集采用严格的机器学习流程进行清洗 6. 基于SVM模型，对地区内网格进行预测 7. 在地图上可视化输出结果 如有问题，各位可以私信我，我将耐心解答 欢迎大家持续关注我的博客！

前言机器学习浪潮2006年，Geoffrey Hinton等人发表了一篇论文[1]，展示了如何训练能够高精度（>98％）识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技

svm支持向量机python代码，代码有详细的注释，排版整洁，没有使用sklearn相关库，从底层实现SVM算法。

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Faceswap 一个利用深度学习识别和交换图片与视频中脸部的工具

目标跟踪与计数，可参考，可训练自己的数据集

资源内包含新冠肺炎的原始数据，测试集、训练集等，以及进行数据可视化分析及算法预测分析的源码文件（ipynb格式） 这份分析代码主要分为以下几个部分： - 全球趋势分析 - 国家（地区）增长 - 省份情况 - 放大美国：现在美国正在发生什么？ - 欧洲 - 亚洲 - 现在哪个国家正在复苏？ - 什么时候会收敛？通过S型拟合进行预测

随机森林图像matlab代码步步森林 StepForest：使用局部强度和纹理特征分割结肠组织学图像中腺体的机器学习方法 为在结肠组织学图像中进行腺体分割而创建的基于机器学习的图像分割算法，可以针对其他图像分割问题进行修改。 该算法使用一种新颖的分层随机森林方法，其中使用3个级别的随机森林beeen来进行更好的分割。 为了测试该算法，使用了GlaS @ MICCAI'2015：腺体分割挑战赛（）的数据集。 可在上述网站的“下载”标签下下载。 使用的第三方工具箱/代码（由相应作者提供的许可控制）：- haralickTextureFeatures由Rune Monzel（） Matlab的污点归一化工具箱，作者是Warwick大学的Nicholas Trahearn和Adnan Khan（），这些第三方工具箱/代码的源代码已上传到“工具箱”文件夹下。 可以下载最新版本，并可以从给定的网站获取许可证信息 这项研究是由Rupali Khatun进行的。 这项工作最初是在加尔各答的印度统计研究所（ISI）的电子和通信科学部门（ECSU）以及印度统计研究所（ISI）的印度模式识别和人工智能部门（

matlab行列式的代码行列式点过程学习 (DPPL) 论文“机器学习遇到随机几何：无线网络的行列式子集选择”的 Matlab 脚本 作者：Chiranjib Saha 和 Harpreet S. Dhillon 通信电子邮件： 论文链接： 该存储库包含论文“机器学习满足随机几何：无线网络的确定子集选择”中提出的 DPPL 的 matlab 脚本。 运行“TrainDPP.m”以生成结果。 在“GenerateTrainingSet”文件夹下，使用 generateTrainingSet.m 生成新的训练集。 如果代码被重用，请引用以下论文。 @article{saha2019load, title={Machine Learning meets Stochastic Geometry: {D}eterminantal Subset Selection for Wireless Networks}, author={Saha, Chiranjib and Dhillon, Harpreet S}, note={available online: arxiv.org/abs/1905.0