【群体智能优化算法】布谷鸟搜索算法matlab求解函数最小值代码，稍微简化了一点点，相关流程和介绍博客中有哦~未简化的代码我就先不上传了嘻嘻嘻

根据吴恩达机器学习公开课亲自整理的笔记，包括了pdf版本和goodnotes版本

由浅入深的深度学习教材，张志华翻译版

深圳众为兴的视觉软件，免费使用30min，常用视觉工具都有。

基于Web信息与机器学习对常见物联网设备进行标注，杨以琳，郭燕慧，近十年，越来越多的设备被连接到互联网上，物联网（IoT）的发展给人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多安全隐患。应对物联

这是个人开发者开发的视觉软件，目前是一个非常精简的版本，但是流程等大量的逻辑和一些基础的定位算法已经实现，并操作稳定，已经在多个项目中稳定生产。架构非常的自由和灵活，每一个工具都是完全独立的，继承同一个接口类，当需要扩展功能时，只需要继承接口类并实现一个执行函数即可。利用变量系统把整个流程、多个任务串起来。其中变量设置和全局变量非常好用。后续会持续增加功能。

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

简介希尔伯特空间

本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

目录： 一、介绍 二、最值归一化 1.计算公式 2.Python实战 三、均值方差归一化 1.计算公式 2.Python实战 四、归一化要点 五、使用scikit-learn进行数据归一化 一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子，样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候，由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时，如果将天数转换为占比1年的比例，200/365=0.5479, 100/365=0.2740。但也导致样本间的距离又被肿瘤大小所主导。因此有必要进行数据归一化处理。不然直接计算样本间的距离是有一定偏差的。 解决方案： 将所有的数据映