PySDMs Python中的生态物种分布模型（SDM）的面向对象的类。 建模指标 物种分布的地理分类 包装布局 库代码本身 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-单元测试 较长的说明： 物种分布建模（SDM）的面向对象的类。 PySDM在SDM框架的建模部分完成了大部分繁重的工作，其中的插值功能主要将地理分类步骤包装在面向对象的方式中。 省略了SDM工作流程的预处理步骤，主要是因为它们在R中更容易执行（请参阅examples /中Jupyter笔记本末尾的围兜链接）。 PySDM是为我的约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响研究项目而开发的。 职能 self.fit（）：使用PyCaret进行模型训练，考虑基于树的方法，神经网络和最佳子集选择软投票混合。 需要一个具有分类目标和数字说

FlappyBirdRL 使用强化学习的Flappy Bird hack 您可以在此处查看游戏和算法的摘要！ 自己运行代码 代码并解压缩 打开终端并导航到该文件夹 cd ~/Downloads/FlappyBirdRL-master 使用python启动一个简单的服务器 python -m SimpleHTTPServer 8000 更多细节。 在浏览器中，导航到本地服务器的地址（默认为 ）。 故障排除 您启动服务器了吗？ 如果您刚刚打开index.html页面，则控制台中可能有关于原始请求的错误。 右键单击屏幕上的任意位置，单击“检查”，然后查看控制台。 是否存在以下错误？ 示例 Failed to load file:///Users/.../res/flappyAtlas/atlas.txt: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, chrome, chrome-extension, https." ：该页面试图从磁盘加载文件，但是大多数现代浏览器将其阻

Mathematics-for-Machine-Learning-Coursera:我对Coursera作业的回答

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第八周的编程作业ex7所需完成的六个m文件，解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第三周的编程作业ex2所需完成的五个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。

parallel support vector machine：the cascade svm 英文论文原稿

在这个全球化的时代，很可能会遇到与我们使用不同语言进行交流的人或社区。 为了承认由此引起的问题，我们正在开发机器翻译系统。 Google LLC 等多家知名组织的开发人员一直致力于使用机器学习算法（如人工神经网络 (ANN)）引入算法来支持机器翻译，以促进机器翻译。 在这方面已经开发了几种神经机器翻译，但另一方面，循环神经网络（RNN）在该领域并没有太大发展。 在我们的工作中，我们试图将 RNN 引入机器翻译领域，以承认 RNN 优于 ANN 的优势。 结果显示了 RNN 如何能够以适当的准确度执行机器翻译。

COMETA：在线医疗实体的语料库 该存储库包含运行我们介绍的基线模型的代码： COMETA： EMNLP 2020社交媒体中医疗实体链接的语料库。 COMETA 是一个实体链接外行医学术语数据集。 它是通过分析 68 个以健康为主题的 subreddits 中四年的内容收集的，并用相应的 SNOMED-CT 实体注释最常见的内容。 每个术语都分配了两个注释：通用 SNOMED-CT 标识符和特定标识符，分别表示术语的字面和上下文含义。 有关语料库的副本，请按照我们上的说明进行操作。 预训练向量 模型 下载链接 Bioreddit-FastText ， Bioreddit-BERT 您可以在找到在相同的Bioreddit语料库上针对ELMo，Flair和GloVE训练的载体。 引文 如果您使用我们的语料库或我们的嵌入，请引用： @inproceedings { basaldel

神经网络实现分类matlab代码用于机器学习的神经网络 实现Geoffrey Hinton教授讲授的课程“神经网络机器学习”的项目。 作者：王健、唐少 贡献：用python代码代替本课程默认的matlab，得到每个项目的数值结果并回答问题。 编程作业 1：感知器学习算法 使用感知器学习算法对四个二类数据集进行分类。设置迭代次数等于5作为示例 数据集 1 的结果： 数据集2的结果： 数据集3的结果： 数据集4的结果： 左图显示了数据集和由感知器的权重给出的分类边界。 反例显示为圆圈，而正例显示为正方形。 如果示例为绿色，则表示该示例已按提供的权重正确分类。 如果它是红色的，那么它就被错误地分类了。 中间的图显示了迄今为止感知器算法在每次迭代中所犯的错误数量。 右图显示了到一些非常可行的权重向量的距离（如果提供了一个）（注意，这些权重向量可以有无数个）。 分类器出错的点显示为红色，而正确分类的点显示为绿色。 我们可以看到data1、data3可以线性分离，而data2和data4不能。

HoloLens-2-机器学习 使用在ImageNet 1000类数据集中训练的EfficientNetB0模型进行图像分类。 使用其板载CPU在HoloLens 2上直接运行模型推断。 关于 已在Unity 2019.4 LTS，Visual Studio 2019和HoloLens 2中进行测试 Rene Schulte的示例构建 输入大小为(224, 224)视频帧以进行在线推断 EfficientNetB0框架的预先训练过的TensorFlow-Keras实现被直接转换为ONNX格式以供本示例使用 运行样本 在Unity中打开示例 将构建平台切换到Universal Windows Platform ，选择HoloLens作为目标设备，并选择ARM64作为目标平台 生成Visual Studio项目并打开.sln文件 将onnx-models\model.onnx文件复制到Buil