ECLAT关联规则挖掘 等价类转换关联规则挖掘算法的Python实现 我在无聊的时候写了这篇文章，并希望找到一个很好的算法来加快Cython的速度。 不幸的是，这个问题并不能轻易实现优化（而频繁模式挖掘的FP-tree方法要快得多）。 该算法在其擅长的各种数据集上（存储10个具有100万条记录的商品的商店）仍然非常快，但是在1000个具有1000条记录的商品的数据集上，它会显得很笨拙。 我的工作很乱。 也许我会回去整理一天。

机器学习项目 对亚马逊评论数据集的情感分析 .ipynb文件中包含的Python Scipts代码 项目代码文件夹中包含的数据集

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第四周的编程作业ex3所需完成的四个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。

FeatureSelectionGA 使用遗传算法（DEAP框架）进行特征选择 数据科学家发现，很难选择合适的功能来获得最大的准确性，尤其是当您要处理很多功能时。 有多种选择正确功能的方法。 但是，如果特征空间真的很大，我们将不得不为之奋斗。 遗传算法是一种从其他特征中搜索最佳特征集之一以获得高精度的解决方案。 安装： $ pip install feature-selection-ga 说明文件： 用法： from sklearn . datasets import make_classification from sklearn import linear_model from feature_selection_ga import FeatureSelectionGA , FitnessFunction X , y = make_classification ( n_samp

图像分类器-TensorFlow项目 在这个项目中，我们将首先为使用TensorFlow构建的图像分类器开发代码，然后将其转换为命令行应用程序。 我们将使用来自牛津大学的102个花卉类别的。 该项目的数据非常大-实际上，数据非常大，您无法将其上传到Github。 要求 该项目需要安装Python 3.x和以下Python库： 在终端中运行任何命令之前，请确保使用pip安装TensorFlow 2.0和TensorFlow Hub，如下所示： $ pip install -q -U "tensorflow-gpu==2.0.0b1" $ pip install -q -U tensorflow_hub 注意：为了完成此项目，您将需要使用GPU。 因为在您本地的CPU上运行可能无法正常工作。 您还应该仅在需要时启用GPU。 项目结构 该项目由两部分组成： 第1部分-使用深度学习开发图

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深度演示 概述 该存储库包含一些使用深度学习方法的示例，这些示例用于在MoveIt Task构造函数中掌握姿势的生成。 这些软件包是在运行ROS Melodic的Ubuntu 18.04上开发和测试的。 配套 ：使用深度学习方法在MoveIt Task构造函数中的把握生成阶段构造一个拾取和放置任务 ：使用Dex-Net从深度图像中采样抓取 moveit_task_constructor_gpd ：使用GPD采样来自3D点云的抓取 入门 首先，完成“ 入门指南” 。 在安装依赖项之前，建议先运行： sudo apt update sudo apt upgrade 重要说明：建议在catkin工作区之外安装不是ROS软件包的依赖项。 对于GPD，这包括PCL，OpenCV和GPD库。 对于Dex-Net，这包括gqcnn ， autolab_core ，悟性和可视化。 下面的步骤

如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分：泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案

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