印度古典舞蹈的分类 本文提出的算法旨在在印度古典舞领域实现姿势识别。 姿势分类考虑了三种不同的舞蹈，即巴拉特纳坦舞，卡萨克舞和奥迪西舞，以及全部15种姿势。 将创建一个包含100张图像的初始数据库，并将其分为训练和测试数据集。 选择Hu矩作为特征提取技术来描述图像的形状上下文，因为它们是缩放，平移和旋转不变的。 为了提取Hu矩，将图像的前景和背景分离，然后将所得图像转换为二进制图像。 由于这是一个多类分类问题，因此，SVM是使用“一对一”和“一对一”的方法实现的，并且两种方法的结果均与线性和RBF内核进行对比。 ＃执行程式码的步骤 使用binary.py将所有色度照相像转换为二进制。 运行

高通量实验技术继续改变当前系统生物学的研究。可以理解，研究人员渴望利用这些新技术的力量。然而，在这些平台上的蛋白质-蛋白质相互作用提出了许多生产和生物信息学挑战。在蛋白质-蛋白质相互作用位点的预测中，诸如特征提取，特征表示，预测算法和结果分析之类的问题变得越来越成问题。开发强大，有效的基于蛋白质一级序列或/和3D结构推断蛋白质界面残基的预测方法，对于研究界加快研究和出版工作至关重要。当前，基于机器学习的方法在预测蛋白质相互作用位点方面引起了最大的关注。这篇综述旨在描述当机器学习策略被用于推断蛋白质相互作用位点时整个流水线的状态。

情绪识别的例子 使用Jaffe数据库的情感识别示例 我们将使用的主要库是Scikit Learn。 我建议将Anaconda Python发行版用于与科学目的相关的所有内容。 import os import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits . axes_grid1 import ImageGrid from skimage . feature import local_binary_pattern as lbp from sklearn . neighbors import KNeighborsClassifier as KNN from sklearn . model_selection import KFold as KF from sklearn . model_selection

Complex statistics in machine learning worry a lot of developers. Knowing statistics helps you build strong machine learning models that are optimized for a given problem statement. I believe that any machine learning practitioner should be proficient in statistics as well as in mathematics, so that they can speculate and solve any machine learning problem in an efficient manner. In this book, we will cover the fundamentals of statistics and machine learning, giving you a holistic view of the application of machine learning tech niques for relevant problems. We will discuss the application of frequently used algorithms on various domain problems, using both Python and R programming. We will use libraries such as scikit-learn, e1071, randomForest, c50, xgboost, and so on. We will also go over the fundamentals of deep learning with the help of Keras software. Furthermore, we will have an overview of reinforcement learning with pure Python programming language. The book is motivated by the following goals: To help newbies get up to speed with various fundamentals, whilst also allowing experienced professionals to refresh their knowledge on various concepts and to have more clarity when applying algorithms on their chosen data. To give a holistic view of both Python and R, this book will take you through various examples using both languages. To provide an introduction to new trends in machine learning, fundamentals of deep learning and reinforcement learning are covered with suitable examples to teach you state of the art techniques.

scikit-learn : Machine Learning Simplified: Implement scikit-learn into every step of the data science pipeline By 作者: Raul Garreta – Guillermo Moncecchi – Trent Hauck – Gavin Hackeling ISBN-10 书号: 1788833473 ISBN-13 书号: 9781788833479 Release 出版日期: 2017-11-10 pages 页数: (530 )

学习 eo-learn使从卫星图像中提取有价值的信息变得容易。 通过哥白尼和Landsat计划获得的开放地球观测（EO）数据对于许多EO应用来说都是空前的资源，包括海洋和土地使用，土地覆盖监测，灾难控制，紧急服务和人道主义救济。 考虑到在高重访频率下的大量高空间分辨率数据，需要能够自动提取此类时空数据中复杂模式的技术。 eo-learn是开源Python软件包的集合，这些软件包已经开发出来，可以及时，自动地无缝访问和处理任何卫星机队获取的时空图像序列。 eo-learn易于使用，模块化设计并鼓励协作-在典型的EO值提取工作流程中共享和重用特定任务，例如云遮罩，图像共注册，特征提取，分类等。

视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL

[BOOK] Optimization for Machine Learning 本书主要介绍机器学习中的优化问题，是不可多得的机器学习进阶算法，受到百度首席科学家余凯和Andrew的大力推荐。

深度强化学习课程 探索神经网络和强化学习的结合。 Python和PyTorch中的算法和示例 您是否听说过和的取得了惊人的结果？ 这都是关于深度神经网络和强化学习的。 您是否想了解更多？ 这是您最终学习Deep RL并将其用于新的令人兴奋的项目和应用程序的正确机会。 在这里，您将找到这些算法的深入介绍。 您将学习q学习，q学习，PPO，演员评论家，并使用Python和PyTorch实施它们。 最终目的是使用这些通用技术并将其应用于各种重要的现实世界问题。 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 该存储库包含： 主要来自DeepMind和Berkley Youtube的频道的讲

Machine Learning（英文电子版Machine Learning（英文电子版Machine Learning（英文电子版Machine Learning（英文电子版