人工智能-项目实践-情感分析-基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析 语料来自与豆瓣Top250排行榜中的影评，基于Scrapy抓取，大约5w条影评，好评差评各占50%。 训练集与测试集4:1，结果准确率约为80%-79%之间。 因为电影评论中有很大一部分好评中会有负面情感的词语，例如在纪录片《海豚湾》 我觉得大部分看本片会有感的人，都不知道，中国的白暨豚已经灭绝8年了，也不会知道，长江里的江豚也仅剩1000左右了。与其感慨，咒骂日本人如何捕杀海豚，不如做些实际的事情，保护一下长江里的江豚吧，没几年，也将绝迹了。中国人做出来的事情，也不会比小日本好到哪儿去。 所以说如果将这种类似的好评去除，则可以提高准确率。

人工智能-项目实践-图像识别-基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测自建口罩数据集分享 本项目是利用YOLOv4进行口罩佩戴检测，使用PyTorch实现。虽然现在国内疫情基本得到有效遏制，但防控仍不可过于松懈，在一些公共场合佩戴口罩还是必不可少的。基于此，自己做了该项目，后续打算继续改进，争取将其运行到边缘设备上。希望本项目能给疫情常态化防控出一份力，也希望真正的新年早日到来。

人工智能-项目实践-图像识别-基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别 基于 tf.keras 的训练模型 MobileNetV2 搭建一个深度卷积神经网络进行人脸口罩检测识别, 使用 1070Ti 训练 15 个 epoch 准确率达 96%. 环境 Python 3.7 tensorflow 2.2.0 CUDA Version 10.1.243 数据集 数据集全部来自于网络公开数据.

人工智能-项目实践-图像识别-基于mtcnn-mobilenet-keras-breath_mask-master

人工智能-项目实践-SVR回归-基于猫眼电影数据和SVR回归器的电影票房预测系统

人工智能-项目实践-图像识别-基于YOLOV3的人体口罩佩戴检测

人工智能-项目实践-图像识别-基于深度学习的口罩佩戴检测，Keras-YOLOv3 实现。 MaskDetect 基于深度学习的口罩佩戴检测，Keras-YOLOv3 实现。

提哥 PROLOG 和 C++ 中 Teeko 棋盘游戏的人工智能项目

人工智能-项目实践-推荐算法-基于implicit库的常用协同过滤推荐算法实现 Implicit是一个开源的协同过滤项目，其包含多种流行的推荐算法，主要应用场景是针对隐性反馈行为进行推荐。包含的算法主要有： ALS（alternating least squares），最小交替二乘法 BRP（Bayesian Personalized Ranking），贝叶斯个性化排序 Logistic Matrix Factorization 使用Cosine, TF-IDF 或 BM25的近邻模型

人工智能-项目实践-回归分析-利用回归模型实现房价预测 目标 根据房屋属性预测每个房子的最终价格 任务流程 分析数据指标 不同指标对结果的影响 连续值与离散值的情况 观察数据正态性 是否满足正态分布 数据变换操作 数据预处理 缺失值填充 标签转换 集成方法建模对比 单模型回归效果 平均与堆叠模型效果对比