压缩包包含 1：EMNIST数据集压缩包 2：EMNIST转化为图片后的格式（PNG） 3：EMNIST数据集转化为图片代码 EMNIST数据集介绍：名字的由来为，Extended MNIST (EMNIST), 一个在手写字体分类任务中更有挑战的 Benchmark EMNIST 主要分为以下 5 类： 1：By_Class ： 共 814255 张，62 类，与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 2：By_Merge： 共 814255 张，47 类， 与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 3：Balanced : 共 131600 张，47 类， 每一类都包含了相同的数据，每一类训练集 2400 张，测试集 400 张 4：Digits ：共 28000 张，10 类，每一类包含相同数量数据，每一类训练集 24000 张，测试集 4000 张 5：Letters : 共 145600 张，26 类，每一类包含相同数据，每一类训练集5600 张，测试集 800 张

机器学习车牌识别+适用学生党+利用机器学习完成车牌识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/115433365

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大神自写的神经网络算法。应用梯度下降和反向传播算法识别手写数字。

基于SVM的中文邮件分类的项目代码和数据样本集

根据数据集中的多个特征进行训练，使得网络模型根据特征可以预测气温。

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机器学习数学 该存储库包含伦敦帝国学院Coursera上针对“机器学习的数学”专业的所有测验/作业。 可以看到我的证明证明。 注意：此存储库中提供的材料仅用于帮助那些可能在课程中的任何时间卡住的人。 强烈建议没有人可以复制此处介绍的解决方案（Coursera Honor Code的验证）。 更新 课程1：线性代数-已完成 第1周-已完成第2周-已完成第3周-已完成第4周-已完成第5周-已完成 课程2：多元演算-已完成 第1周-已完成第2周-已完成第3周-已完成第4周-已完成第5周-已完成第6周-已完成 课程3：PCA-已完成 第1周-已完成第2周-已完成第3周-已完成第4周-已完成

Abstract The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them. In particular, we redesign generator normalization, revisit progressive growing, and regularize the generator to encourage good conditioning in the mapping from latent vectors to images. In addition to improving image quality, this path length regularizer yields the additional benefit that the generator becomes significantly easier to invert. This makes it possible to reliably detect if an image is generated by a particular network. We furthermore visualize how well the generator utilizes its output resolution, and identify a capacity problem, motivating us to train larger models for additional quality improvements. Overall, our improved model rede- fines the state of the art in unconditional image modeling, both in terms of existing distribution quality metrics as well as perceived image quality.

Titanic数据集主要包含两部分,训练集(train.csv)和测试集(test.csv)。其中训练集中包含乘客的基本信息和最终在事故中的存活情况,测试集只包含乘客的基本信息, 不包含存活情况。 目的:通过对训练集中乘客的基本信息和存活情况的分析,找到背后隐藏的某种规律,去推断测试集中的乘客是否遇难。