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决策树和随机森林-邹伟的ppt，适用于机器学习爱好者。

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统计学习方法 本书已经出第二版，2019年5月之后所有内容更新参考第二版第一次印刷。 [目录] 工具包 为方便学习，整理一些工具说明。 GitHub的markdown公式支持一般，推荐使用Chrome插件来渲染TeX公式，本地Markdown编辑器推荐 ，注意Ctrl + ，：首选项，语法支持部分嵌入在线数学。Ubuntu和Windows都正常。 math_markdown.pdf为的更新版本，方便查看使用，markdown版本为最新版本，基本覆盖了书中用到的数学公式的$ \ LaTeX $表达方式。 是一个参考文献下载脚本，这本书一定要配合参考文献看，每章的大参考文献一定要看，对书的

NIMA：神经影像评估 这是Hossein Talebi和Peyman Milanfar撰写的《 （在接受）的PyTorch实现。 您可以从了解更多。 实施细节 该模型在上进行了训练，该包含大约255,500张图像。 你可以从得到它。 注意：数据集中可能存在一些损坏的图像，请在开始训练之前先将其删除。 该数据集分为229,981张图像用于训练，12,691张图像用于验证和12,818张图像用于测试。 ImageNet预训练的VGG-16用作模型的基础网络，为此，我在验证集上损失了约0.072 EMD。 尚未在本文中尝试过其他两个选项（MobileNet和Inception-v2）。 非常欢迎您进行自己的扩展。 学习率设置与原始论文不同。 我似乎无法使用3e-7的转换底数和3e-6的密集区块的底线来使模型收敛于动量SGD。 另外，我没有做太多的超参数调整，因此您可能会获得更好的结果

Python极限学习机（ELM） Python极限学习机（ELM）是一种用于分类/回归任务的机器学习技术。 免费软件：BSD许可证 文档： : 。 特征 ELM内核 ELM随机神经元 ML工具

语音性别 语音和语音分析中的性别识别 阅读完整的。 该项目训练一种计算机程序，根据语音和语音的声学特性，将语音识别为男性还是女性。 该模型在包含3168个记录的语音样本的数据集中进行了训练，这些样本是从男性和女性说话者那里收集的。 语音样本在R中通过声学分析进行预处理，然后通过人工智能/机器学习算法进行处理，以学习特定于性别的特征，从而将语音分为男性或女性。 最好的模型在训练集上达到100％的精度，在测试集上达到89％的精度。 更新：通过将分析的频率范围缩小到0hz-280hz（），可以将最佳精度提高到100％/ 99％。 数据集 将预处理的下载为CSV文件。 CSV文件包含以下字段： “ meanfreq”，“ sd”，“ median”，“ Q25”，“ Q75”，“ IQR”，“ skew”，“ kurt”，“ sp.ent”，“ sfm”，“ mode”，“ centro

nsfw_data_scraper：脚本集合以聚集图像数据，目的是训练NSFW图像分类器

飞机延迟 使用机器学习模型预测航班延误 在这个存储库中，我开发了一个模型，旨在预测起飞时的航班延误。 从技术角度来看，贯穿整个 notebook 的 Python 的主要方面是： visualization: matplolib, seaborn, basemap data manipulation: pandas, numpy modeling: sklearn, scipy class definition: regression, figures 打扫 1.1日期和时间 1.2 填充因子 比较航空公司 2.1 航空公司基本统计说明 2.2 延误分布：建立航空公司排名 延误：起飞或降落 始发机场与延误的关系 4.1 航空公司覆盖的地理区域 4.2 始发机场如何影响延误 4.3通常延误的航班 延误的时间可变性 预测航班延误 6.1 模式一：一航一机场 6.1.1 Pitfalls

人脸识别是自1960年以来的一项创新性创新，并定期采用不同的真实应用程序来增强其策略。 为了增强人脸确认的执行，已经创建了许多计算和方法。 到目前为止，针对桌面应用程序的深度学习已进行了广泛的研究。 卷积神经网络可以与最终目标一起使用，以提取重要的面部高光。 这些亮点被允许以富有成效的方式考虑它们之间的外观。 该框架可以准备好感知个人的安排。 我们提供了可以利用此人脸识别创新进行生产的不同应用程序。 本文的目的是通过使用各种接近度估计（相似度指数），研究在各种障碍条件下利用图像进行的深度CNN设计在人脸识别中的实用性。