一个用于高性能整体学习的Python库 ML-Ensemble将Scikit学习高级API与低级计算图形框架结合在一起，以尽可能少的代码行来构建内存有效的，最大程度并行化的集成网络。 只要基础学习者可以使用，ML-Ensemble就是线程安全的，并且可以依赖于内存映射的多处理来实现基于内存中立的基于进程的并发。 有关教程和完整文档，请访问项目。 集成为计算图 集成体建立在计算图的顶部，使用户拥有极大的设计自由度。 可以使用递归，动态评估（例如if-else ）等构建集成。 高级API将常见的集成体系结构包装到Scikit学习估计器中。 集合中图层的示例计算图 记忆有效的并行学习 ML-Ensemble已针对速度和最小的内存消耗进行了优化。 不管使用多线程还是多处理，都不会发生数据序列化。 此外，多线程是无酸洗的。 便于使用 现成的合奏是通过向实例添加图层来构建的。 无论合奏多么复杂，对其进行训练都可以调用fit方法： ensemble = Subsemble () # First layer ensemble . add ( list_of_estimators ) # Seco

[导读]现在搞A研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图， 论文也不大好中，很是发愁。好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器， 提供一 份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了!

此文件为无线通信系统，mimo通信中空间调制和广义空间调制利用最大似然检测算法bit error rate仿真结果

在大数据时代下，深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展，为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑，同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而，尽管机器学习模型在现实应用中有着出色的表现，但其本身仍然面临着诸多的安全威胁。

This book intends to bridge two widely studied research areas: machine learning and complex networks. Therefore, we hope it will generate broad interests to the scientific community. This book is intended to be employed by researchers and students who are interested in machine learning and complex networks. To accomplish that, not only have we included classic knowledge but also recent research results. This book is aimed to be self-contained and to give interested readers insights on modeling, analysis, and applications of network-based machine learning techniques. We also provide pointers to the literature for further reading on each explored topic. Moreover, numerous illustrative figures and step-by-step examples help readers to understand the main ideas and implementation details

倍福Tc3_ML机器学习介绍

在NCBI的SRA数据库上传序列文件时使用的上传工具客户端，配置浏览器上传插件使用。

MIMO的ML检测matlab程序 ，亲测可用，谢谢支持。

关于resNet论文，笔者在展示时所用的PPT

MIMO传输中ML算法、ZF算法、MMSE算法的MATLAB仿真比较，可更改输出输入天线数目，可对数据传输量进行修改。