注：以前学习flask框架时老师期末留的大作业。想要学习flask框架的可以用来学习学习常用的知识点。本次大作业的内容如下：实现一个机器学习算法演示网站，要求网站使用flask-bootstrap模板，能够同时在手机和计算机上良好地显示页面（即响应式页面） 2.1 注册和登录功能，要求使用数据库，并且计算密码散列值 2.2 登录成功后，显示算法演示主页面 2.2.1 主页面先显示三种鸢尾花的图片（图片自己上网搜索） 2.2.2 再下一行显示带链接机器学习算法：线性回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、KNN聚类算法 2.2.3 点击文字可以跳转到相应的演示页面 2.3 单个算法演示页面，包括但不限于如下功能 2.3.1 用flash函数显示文字：服务端正在使用某某算法进行鸢尾花分类计算，此时服务端程序即时运行相应的机器学习算法 2.3.2 然后显示算法名称和运行算法程序得到的训练得分 2.3.3 下面再显示一张图片，图片是算法的文字描述和相应的公式 2.3.4 下面一行显示带链接的文字：返回主页，点击则返回演示主页面 实现了flask框架与机器学习相结合，在页面中显示。

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前言人工智能的三次浪潮2018年年初，招聘季正如火如荼地进行，而“数据科学家”和“算法工程师”绝对算得上热门职业。“人工智能”“机器学习”“深度学习”“建模”“

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针对现有电铲斗齿检测方法存在实时性较差、误报率较高等问题,提出了一种基于机器视觉的电铲斗齿缺失检测方法。该方法利用红外热像仪采集铲斗图像,基于模板匹配原理对复杂背景下斗齿的目标区域进行准确定位,利用帧差法实现斗齿的运动检测;在目标区域已定位的基础上,结合斗齿齿线区域的位置关系与齿线结构特征对斗齿进行分割提取,通过自适应阈值,实现对缺失斗齿的检测。实验结果表明,该方法实现了对电铲斗齿缺失的实时、在线、快速、准确检测,检测准确率达到90%以上,为电铲斗齿缺失检测提供了一种有效的解决方法。

基于matlab的svm的留一法代码实现AROMS-机器学习 机器学习的自动表示优化和模型选择框架-AROMS-Framework 这是AROMS-Framework的Matlab源代码的发布。 这是我在德国杜伊斯堡－埃森大学的智能系统小组（Intelligente Systeme）的博士项目的主要贡献。 我的博士学位论文题目为“机器学习的自动表示优化和模型选择框架”在线发表： 英博士Dipl.-Inf。 FabianBürger，2016年7月4日 与我联系的一种方法是：fabuerger | at | gmail | dot | com ==应用领域和方法== AROMS框架的应用领域是针对监督分类问题的数据处理管道的优化。 管道非常适合每项学习任务，由四个连续处理数据的元素组成： 特征选择元素选择有用的特征子集 功能预处理元素应用数据预处理方法，例如重新缩放，L2归一化或预白化 特征变换元素从流形学习和表示学习领域应用合适的特征变换，例如主成分分析（PCA），自动编码器或LLE（局部线性嵌入） 分类器元素包含分类器，并提供了多种选择，例如内核支持向量机（SVM），随机森林或人工神