机器学习+概率论基础一

资源是csv文件，大家可以直接使用

模式识别与机器学习PRML 习题答案

机器学习+线性代数基础

图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解 softmax softmax​ ​关注他 67 人赞同了该文章 关于DNCNN图像去噪网络的简介 DnCNN是图像去噪领域一篇鼻祖类型的文章，本文是关于该文章主要原理的解读。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）顾名思义，就是用于去噪的卷积神经网络。 文章标题：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 如果加载太慢也可以用镜像：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.03981.pdf 代码链接： https://github.com/cszn/DnCNN（官方） 或者： https://github.com/SaoYan/DnCNN-PyTorch

贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

基于LightGCN推荐算法的推荐系统——数据集

基于机器学习的语音情感识别系统的设计.docx

吴恩达老师的机器学习课程的课件和作业，和大家共享，一起学习

本代码基于Python语言编写，使用Pycharm软件，借助OpenCV库实现，可以调用摄像头采集目标人脸照片作为训练集，然后进行监督训练，最后就可以实现在摄像头中找到训练好的目标人脸。