瑜伽姿势估计应用程序 表中的内容 概述：- 这是一个瑜伽姿势估计应用程序，它可以通过使用posenet和KNN分类器实时检测瑜伽姿势。 这里使用的数据集是自定义数据集，由 3 个视频组成，用于表示 3 种不同的姿势。 它部署在heroku中。 需要注意的一件事，即这将适用于所有移动和边缘设备。 动机：- 这个项目是我在 ShapeAI 实习的一部分，担任机器学习工程师实习生。 该项目可以扩展为完美的瑜伽教练，以使用 AI 跟踪姿势并保持健康。 技术方面：- 该项目主要分为前端，后端两部分。 让我们详细讨论它们中的每一个。 前端部分：-主要是从前摄像头采集姿态图像，用于姿态识别。 该图像被传递给在 ml5.js 中预训练的posenet模型并获取计数部分位置x和y并将它们保存以以json的形式获取数据。 我们将从图像中检测到 17 个姿势，其中有 2 个与之相关的值，总共 34 个

目录： 第一章 引论 1·1 机器视觉 1·2 Marr视觉计算理论 1·3 机器视觉的应用 1·4 机器视觉的研究内容与面临的困难 1·5 机器视觉与其它学科领域的关系 1·6 成象几何基础 1·7 本书内容向导 思考题 第二章 人类视觉 2·1 人类视觉简介 2·2 感受野 2·3 视觉信息的多层次并行处理 2·4 视觉信息的集成和反馈 思考题 第三章 二值图象分析 3·1 阈值 3·2 几何特性 3·3 投影 3·4 游程长度编码 3·5 二值图象算法 3·6 形态算子 思考题 计算机练习题 第四章 区域分析 4·1 区域和边缘 4·2 分割 4·3 区域表示 4·4 分裂和合并 思考题 计算机练习题 第五章 图象预处理 5·1 直方图修正 5·2 图象线性运算 5·3 线性滤波器 5·4 非线性滤波器 思考题 计算机练习题 第六章 边缘检测 6·1 梯度 6·2 边缘检测算法 6·3 二阶微分算子 6·4 LoG算法 6·5 图象逼近 6·6 Canny边缘检测器 6·7 子象素级位置估计 6·8 边缘检测器性能 6·9 线条检测 思考题 计算机练习题 第七章 轮廓表示 7·1 数字曲线及其表示 7·2 曲线拟合 7·3 样条曲线 7·4 曲线回归逼近 7·5 Hough变换 7·6 傅里叶描述子 思考题 计算机练习题 第八章 纹理 8·1 概述 8·2 纹理分析统计方法 8·3 有序纹理的结构分析 8·4 基于模型的纹理分析 8·5 用分形理论分析纹理 8·6 从纹理恢复形状 思考题 计算机练习题 第九章 明暗分析 9·1 图象辐射度 9·2 表面方向 9·3 反射图 9·4 从图象明暗恢复形状 9·5 光度立体 思考题 计算机练习题 第十章 彩色感知 10·1 三色原理 10·2 颜色模型 10·3 颜色的视觉处理 10·4 彩色不变性 10·5 讨论 思考题 计算机练习题 第十一章 深度图 11·1 立体成象 11·2 立体匹配 11·3 多基线立体成象 11·4 从X恢复形状的方法 11·5 测距成象 11·6 主动视觉 思考题 计算机练习题 第十二章 标定 12·1 刚体变换 12·2 绝对定位 12·3 相对定位 12·4 校正 12·5 双目立体深度测量 12·6 含有比例因子的绝对定位 12·7 外部定位 12·8 内部定位 12·9 摄象机标定 12·10 双目立体标定 12·11 主动三角测距标定 12·12 鲁棒方法 12·13 讨论 思考题 计算机练习题 第十三章 三维场景表示 13·1 三维空间曲线 13·2 三维空间曲面的表示 13·3 曲面插值 13·4 曲面逼近 13·5 曲面分割 13·6 曲面配准 思考题 计算机练习题 第十四章 二维运动估计 14·1 图象运动特征检测 14·2 光流法 14·3 光流计算 14·4 基于块的运动分析 思考题 计算机练习题 第十五章 三维运动估计 15·1 基于成像模型的对应点估计 15·2 三维运动估计光流法 15·3 光流分割 思考题 计算机练习题 第十六章 物体识别 16·1 识别系统的基本组成 16·2 物体识别的复杂度 16·3 图象矩不变量特征表示 16·4 三维物体模型表示 16·5 特征检测与识别策略 16·6 验证 16·7 物体定位 思考题 计算机练习题 参考文献 英汉词汇对照表

neural networks的入门级必备书籍，读过后会有基础的了解。

Machine_Learning-Housing_grade_prediction_using_python 机器学习被广泛用于建立数据分析的预测模型。 数据集包含一个训练文件，我们使用该训练文件来训练算法以对测试文件进行预测。 该文件包含大约2500多个缺失值。 我们使用KNN插补来自动填充缺失的位置，以进行更好的预测。 用于对训练和测试数据集进行预测的模型是SVM。 使用线性核获得的模型的准确性约为88.6％，比rbf的准确性高23％。

由著名的McGraw-Hill Science出版社出版的，大名鼎鼎的机器学习鼻祖，《机器学习》杂志创始人Tom.M.Mitchell编写的《Machine Learning》一书非常经典，这里是一本原版教材，欢迎喜欢阅读原版的朋友下载！本书的介绍： This book covers the field of machine learning, which is the study of algorithms that allow computer programs to automatically improve through experience. The book is intended to support upper level undergraduate and introductory level graduate courses in machine learning

Big_Data_Project-伪造新闻检测 在这个项目中，我们展示了使用机器学习算法进行文本分类。 我们致力于对给定的新闻文章是假的还是真实的进行分类。 数据清理和预处理： 删除了文本中的特殊字符拼写检查了所有文档删除了停用词对文档进行矢量化处理。 向量化 对于矢量化，我们使用了-计数矢量化器，TFIDF矢量化器，哈希矢量化器。 分类 对于分类目的，我们使用了：多项朴素贝叶斯，支持向量机（LinearSVC），PassiveAgressiveClassifier。 我们比较了矢量化器和分类器的性能。 最后，我们使用集成模型来获得更高的精度。 我们使用scikit-learn最大投票分类器

原版Encyclopedia of Machine Learning Encyclopedia of Machine LearningEncyclopedia of Machine LearningEncyclopedia of Machine Learning Encyclopedia of Machine Learning

最近机器学习的快速发展为解决许多领域的挑战提供了新的工具。 在金融领域，平均期权是企业、机构投资者和个人投资者进行风险管理和投资的热门金融产品，因为平均期权具有价格低廉的优势，其收益对到期日标的资产价格的变化不太敏感。日期，避免操纵资产价格和期权价格。 挑战在于为算术平均期权定价需要传统的数值方法，其缺点是昂贵的重复计算和不切实际的模型假设。 本文提出了一种机器学习方法，可以准确、特别是快速地为算术和几何平均期权定价。 该方法是无模型的，并通过经验应用和数值实验进行了验证。

期权定价模型与其捕捉标的现货价格过程动态的能力有关。 它的错误指定将导致定价和对冲错误。 参数定价公式取决于标的资产动态的特定形式。 出于易处理性的原因，做出了一些与市场回报的多重分形性质不一致的假设。 另一方面，神经网络等非参数模型使用市场数据来估计驱动现货价格的隐式随机过程及其与或有债权的关系。 在为多维或有债权，甚至是具有复杂模型的普通期权定价时，必须依赖于偏微分方程等数值方法、傅里叶方法等数值积分方法或蒙特卡罗模拟。 此外，在根据市场价格校准金融模型时，必须生成大量模型价格以拟合模型参数。 因此，人们需要快速且准确的高效计算方法。 具有多个隐藏层的神经网络是具有表示任何平滑多维函数能力的通用插值器。 因此，监督学习关注的是解决函数估计问题。 网络被分解为两个独立的阶段，一个是离线优化模型的训练阶段，另一个是模型在线逼近解决方案的测试阶段。 因此，这些方法可以以快速而稳健的方式用于金融领域，用于为奇异期权定价以及根据内插/外推波动率表面来校准期权价格。 鉴于执行某些信用风险分析，它们还可用于风险管理以在投资组合级别拟合期权价格。 我们回顾了一些使用神经网络为市场和模型价格定价的现有方法，提出了校准，并介绍了奇异的期权定价。 我们讨论这些方法的可行性，突出问题，并提出替代解决方案。

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \