收入预测者：该项目涉及使用人口普查中的机器学习收入数据集来预测收入是否高于或低于每年$ 50K

Today's Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, a unified, probabilistic approach. The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package--PMTK (probabilistic modeling toolkit)--that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students. 优点：新，全！ 由于成书时间较晚，所以涵盖了更多最近几年的hot topic，比如Dirichlet Process 。 更重要的，是全，基本上ML领域的专有名词，你都可以在书后的index找到。说道这里，不得不佩服本书的作者Kevin Murphy，剑桥的本科，UCB的博士，MIT的博后，得到过多位大牛的真传 。 还有一个非常重要的，就是这本书配备了详尽的matlab code，你几乎可以尝试书中的每一个例子。 单从以上这几点，绝对应该把他排在所有ML教材的首位！

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乳腺癌检测：机器学习算法在威斯康星州诊断数据集上的应用 注意：此存储库已淘汰，不会移植为使用TF2。 但是，您可以以此为参考。 该论文于2018年2月2-4日在越南富国岛举行的第二届机器学习与软计算国际会议（ICMLSC）上发表。 有关该项目的全文，请访问 。 抽象 本文对威斯康星州的六种机器学习（ML）算法进行了比较： ，线性回归，多层感知器（MLP），最近邻（NN）搜索，Softmax回归和支持向量机（SVM）诊断性乳腺癌（WDBC）数据集通过测量其分类测试的准确性以及其敏感性和特异性值。 所述数据集包含特征，这些特征是根据乳腺肿块的FNA测试的数字化图像计算得出的[22]。 为

Kmeans---机器学习 用于数据点聚类或分类的 Kmeans 算法的实现。 对于 simplecity，数据点位于 x 和 y 坐标的二维数组中包含的代码中。 所以不需要输入来测试算法。 结果应以包含结果的表格形式打印在控制台窗口上。

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图像字幕生成器：LSTM模型从预先训练的VGG-16模型中提取特征后，会为输入图像生成字幕。 （计算机视觉，自然语言处理，深度学习，Python）

转换组织病理学/细胞病理学机器学习任务的助手 主流程 扫描一些WSI。 使用WSI注释工具进行一些注释。 （和 ， 现在可参见了解详情。） 然后wsiprocess帮助将WSI +注释数据转换为补丁和易于使用的注释数据。 将为您提供GUI。 有关请参见 ，以及在已修补图像和从原始WSI加载之间进行。 安装 点用户 安装或 。 有关安装提示，请参见[wiki]。 安装wsiprocess pip install wsiprocess Anaconda用户 # Only for python 3.6 or higher conda install -c tand826 wsiprocess 文献资料 例子 作为python模块 请参阅以检查流。 基本用法 import wsiprocess as wp slide = wp . slide ( "xxx.tiff" ) annot

使用tslearn的示例代码。 目的：对波形数据或时间序列数据进行聚类。 tslearn是基于python的机器学习库之一。 tslearn： : 用日语。 使用KShape算法对样本数据执行波形聚类。 必须为算法指定簇数作为参数。这次，我预先检查了数据，并知道有2个类，因此我设置了n_clusters=2 。 有几种检查簇数的方法，但是这次我们使用弯头法进行检查。 其他可能的方法如下。 BIC / AIC GAP方法 轮廓法 肘法

MiniSom 自组织图 MiniSom是自组织图（SOM）的一种基于Numpy的简约实现。 SOM是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间的复杂，非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。 Minisom旨在使研究人员可以轻松地在其之上进行构建，并使学生能够快速掌握其细节。 有关MiniSom的更新发布在。 安装 只需使用pip： pip install minisom 或将MiniSom下载到您选择的目录并使用安装脚本： git clone https://github.com/JustGlowing/minisom.git python setup.py install 如何使用它 为了使用MiniSom，您需要将数据组织成一个Numpy矩阵，其中每一行都对应一个观测值，或者组织成如下列表的列表： data = [[ 0.80 , 0.55 , 0.22 , 0.03 ], [ 0.82 , 0.50 , 0.23 , 0.03 ], [ 0.80 , 0.54 , 0.22 , 0.03 ], [