Algorithms for constructing decision trees are among the most well known and widely used of all machine learning methods. Among decision tree algorithms, J. Ross Quinlan's ID3 and its successor, C4.5, are probably the most popular in the machine learning community. These algorithms and variations on them have been the subject of numerous research papers since Quinlan introduced ID3. Until recently, most researchers looking for an introduction to decision trees turned to Quinlan's seminal 1986 Machine Learning journal article [Quinlan, 1986]. In his new book, C4.5: Programs for Machine Learning, Quinlan has put together a definitive, much needed description of his complete system, including the latest developments. As such, this book will be a welcome addition to the library of many researchers and students.

ArtLine：基于深度学习的项目，用于创建线条艺术肖像

这本书是Shai Shalev-Shwartz 的博士论文，非常详细地介绍了 Online learning 领域从理论到算法再到应用的各方面的内容。是学习 Online Learning 必读的文献

matlab资源分配的代码基于机器学习的无线通信优化问题的论文和代码 这是使用基于机器学习的算法解决的无线通信优化问题论文/代码的集合。 任何贡献表示赞赏。 主要侧重于资源分配和信道分配。 特别寻找基于 PyTorch 的论文/代码。 TF=TensorFlow； PT=PyTorch 带代码的论文列表 纸 代码 无论文代码列表 代码

VoxCeleb教练 该存储库包含用于培训演讲者识别模型的框架，该文章在“捍卫说话者识别的度量学习”一文中进行了描述。 依存关系 pip install -r requirements.txt 资料准备 以下脚本可用于下载和准备VoxCeleb数据集以进行培训。 python ./dataprep.py --save_path data --download --user USERNAME --password PASSWORD python ./dataprep.py --save_path data --extract python ./dataprep.py --save_path data --convert 为了使用数据扩充，还运行： python ./dataprep.py --save_path data --augment 除Python依赖项外，必须在系统上安装wg

Fisher's linear discriminant

社会上的主要疾病是全世界女性的乳腺癌，其中27％的女性患有癌症。 机器学习分类器适合医师以低成本和时间进行完美诊断。 分类器的比较性能分析需要获得准确的诊断，因为医学数据由本质上嘈杂的高维数据组成。 在这项研究中，将不同的分类器机器学习技术应用于乳腺癌数据集。 印度的癌症发生率在30年代初有所增加，但在50-64岁时达到最高点。 根据NICPR报告，在28名妇女中，有一名妇女患了乳腺癌。 但是这种比例将改变城市人口，其中22名妇女中有1名妇女受到影响。 在农村，该比例增加到每60名妇女中增加1名？ 通过早期诊断和治疗可以提高患者的治愈率，这可以延长他们的寿命。 在这里，我们已经建立了一个模型来识别癌细胞是良性还是恶性的。 我们使用了机器学习技术分类器。 在这里，我们必须确定一种在不同的手术条件和数据集下预测疾病的合适技术。 结果分析表明，SVM被认为是识别不同性能矩阵（例如灵敏度，准确性，误差和特异性）的合适选择。

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Learning Spring boot 2.0，高清pdf, 内附随书源码。

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