BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

经典深度学习教材，入门深度学习必备数目，众多大神推荐！经典深度学习教材，入门深度学习必备数目，众多大神推荐，经典深度学习教材，入门深度学习必备数目，众多大神推荐，经典深度学习教材，入门深度学习必备数目，众多大神推荐

蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

使用机器学习R和发光的心脏疾病预测 庄主：Soham Bakore 使用R和Shiny创建Web应用程序以使用机器学习预测心脏病 我们正在使用三种机器学习算法，分别是朴素贝叶斯（Naive Bayes），支持向量机（SVM）和决策树。 目前，在支持SVM的Shiny Web应用中实现了精度最高的算法。 用户的“登录和注册”模块正在进行中，将很快更新。

ShinyMlr：将mlr软件包集成到Shiny中 借助此软件包，可以通过闪亮的界面访问 。 该项目于去年开始，现在包含mlr的主要功能： 资料汇入 数据探索和预处理 创建回归或分类任务 利用任何mlr学习者 学习者超参数的调整 训练和预测模型 不同学习者和措施的基准实验 许多可视化 安装和启动ShinyMlr 您可以简单地从github安装该软件包： devtools :: install_github( " mlr-org/shinyMlr " ) 启动shinyMlr： runShinyMlr() OSX Yosemite上的rJava问题 如果rJava无法加载， 可能会

Unreal-Engine-4-Coding-Intro 在虚幻引擎 4 中学习编程 (C++)。

人工智能 (AI) 实体严重挑战了传统的归因和责任法律框架，因为它们与开发商和所有者的距离越来越远，导致问责制差距。 考虑自动驾驶汽车对人类造成伤害甚至死亡的场景。 我们对谁负责？ 我们对谁可以被起诉或起诉没有明确的答案，因为我们对人工智能实体缺乏全面的法律理解。 许多学者提出，通过首先授予其法人资格，将责任附加到损害的直接来源，即人工智能实体本身，作为问责问题的解决方案。 但法律尚未回答人工智能实体是否有资格获得法人资格的问题，如果有，法律依据是什么。 本文首次对与 AI 实体相关的法人范围进行了实证评估，并回答了这个问题。 我对人工智能的法人身份问题提出两个主张。 首先，我认为法院对法人的整体方法比许多人假设的更加不同，并且它不支持人工智能实体的法人。 为了证实这一立场，我分析了从 1809 年至今美国法院授予人造实体法人资格的司法判决的法律依据，并对这些判决中不同法人条件出现的频率进行了统计分析。 我发现法律学说与现有的人工智能实体法人理论之间存在明显的不一致。 其次，我认为从经验上理解法人的法律环境会阻止法院授予人工智能实体法人资格，并且应该在这样做之前让立法者暂停。 如果法院和立法者在回答人工智能实体的责任问题时考虑本文确定的法人条件，他们会发现法人与这些实体之间的不兼容性。 如果不承认这种不兼容性，围绕人工智能实体的理论、政策和诉讼可能会朝着破坏法律确定性和扰乱法律期望的方向发展。

盗版模块的实现 除了代码本身的注释外，我还写了一篇文章，您可以在找到有关Inception Module和GoogLeNet的进一步说明。 内容 inception.py模块的实现 Inception Train & Test.ipynb ：笔记本，用于培训和测试Inception模块的实现。 layers ：包含实现基本层的文件[卷积，最大池化和完全连接] 如果您在查看笔记本文件时遇到问题，请单击。

深度学习(Deep learning, DL)已经成为现代人工智能中最成功和被广泛采用的方法之一。与这些成功相伴而来的是越来越复杂和昂贵的架构设计，其基础是一个核心概念:层。本文对层次的这一基本作用提出了挑战，并深入介绍了一种新的、无层次的深度学习范式，将输出计算为动态系统的不动点:深度均衡(DEQ)模型。 首先，我们介绍深度均衡模型的一般公式。我们讨论了这些模型如何表达“无限级”的神经网络，向前和向后解耦传递，但与传统层的成本和设计复杂性-即使在一些最具竞争力的设置(例如，语言建模，语义分割等)。 其次，我们进一步讨论了这种均衡方式带来的挑战和机遇。我们表明，DEQ公式揭示了深度学习的许多新特性，这些特性长期以来被传统的层-堆叠方案所掩盖。利用它们，我们可以训练和部署这些新的轻量级均衡算法，大大补充了深度学习的现有发展，并使我们能够在最先进的水平上改善多个现有结果(例如，光流估计)。 DEQ方法已经在理论和实证两方面引领了社区内隐深度学习的新研究领域(例如，NeurIPS 2020教程)。因此，我们通过讨论未来的工作如何进一步利用这一平衡视角来构建更可扩展、高效和准确的下一代D

使用机器学习进行DNA测序 双螺旋是DNA的正确化学表示。 但是脱氧核糖核酸是特别的。 它是由四种类型的氮碱基组成的核苷酸：腺嘌呤（A），胸腺嘧啶（T），鸟嘌呤（G）和胞嘧啶。 我们总是称它们为A，C，GandT。 基因组是生物体中DNA的完整集合。 所有生物物种都有一个基因组，但是它们的大小差异很大。 作为数据驱动的科学，基因组学广泛地利用机器学习来捕获数据中的依存关系并推断出新的生物学假设。 尽管如此，要从成倍增长的基因组数据量中提取新见解的能力需要更强大的机器学习模型。 通过有效利用大型数据集，深度学习已重构了计算机视觉和自然语言处理等领域。 它已成为许多基因组建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调控机制（如DNA接受性和剪接）的影响。 因此，在这里，我们将了解DNA结构以及如何使用机器学习来处理DNA序列数据。 前提条件： Biopython ：是python模块