基于python开发的通过人脸识别遗传病的机器学习系统源码+模型文件+项目说明.zip 【项目结构】 deep_learning文件夹中包含训练端到端神经网络模型的Jupyter文件，文件夹中代码根据分类问题进行组织。 traditional_ml文件夹中包含使用基于传统机器学习的非端到端模型的jupyter文件，文件夹中代码根据分类问题进行组织。 dataset文件夹中包含训练中所使用数据，该数据由于人脸图片隐私性未上传github，可根据论文中提供的数据集获取途径以及搜索引擎获取。 normalized_dataset文件夹用于存放经过图像预处理的图像。 backend文件加中包含可视化程序后端部分代码

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习精选专题』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Object Detection / Segmentation（目标检测，目标分割） Generative Modeling: GANS and VAEs（生成模型） Data Imbalance（数据不平衡） Few-Shot Learning Explainable AI（可解释人工智能） Security / Adversarial Attacks Efficient Deep Learning（高效深度学习） 3D Deep Learning（3D深度学习） Full Stack Deep Learning（全栈深度学习） Machine Learning Implementation（机器学习实现）

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本速查表是《数据科学家知识要点图》。数据科学、机器学习、大数据分析……如果我们想成为一名数据科学家，应该如何开始呢？需要了解哪些工具和技术？ 这份速查表用“地铁图”的可视化方式，描绘了成为数据科学家的学习路径。每个领域表示为一条“地铁线”，内容主题按照序号标示为一个个车站。你可以选择一条线路，搭乘地铁并穿过所有车站（主题），最终到达目的地或者中途切换到下一条线路。

机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别).doc

包含葡萄酒数据集的相关文件

用于机器学习随机划分数据集为train、test、val，或者train、test

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：这是新书『强化学习的数学基础』的书稿，作者赵世钰，现任西湖大学工学院智能无人系统实验室主任。2022年秋季是作者第四次教授强化学习的研究生课程，撰写这份资料是为了弥补已有教材的不足。 ◉ 目录： 第2章：贝尔曼方程，是分析状态值的基本工具 第3章：贝尔曼最优方程，是一个特殊的贝尔曼方程 第4章：值迭代算法，是一种求解贝尔曼最优方程的算法 第5章：蒙特卡罗学习，是第4章策略迭代算法的扩展 第6章：随机逼近的基础知识 第7章：时差学习，第6章是本章的基础 第8章：扩展了表格时间对价值函数逼近情况的差分学习方法 第9章：策略迭代 第10章：actor-critic 方法

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机视觉和深度学习基础』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： Low Level / Classical Techniques in Vision And Image Processing（视觉和图像处理中的低层次/经典技术） Deep Learning Fundamentals（深度学习基础） Seminal & Foundational Topics in Deep Learning（深度学习中的标志性和基础性课题） Neural Networks Designed for Sequential Data （为序列数据设计的神经网络 Transfer Learning（迁移学习） Unsupervised & Self-Supervised Learning（无监督和自我监督的学习）

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机科学』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： PL Fundamentals（PL基础知识） Data Structures & Algorithms（数据结构和算法） Bit Manipulations（位操作） Time/Space Complexity（时间/空间复杂度）

实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。