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DeepSpeech-pytorch 使用DeepSpeech模型的PyTorch中的端到端语音识别模型 怎么跑 首先，安装依赖项 # clone project git clone https://github.com/jiwidi/DeepSpeech-pytorch # install project cd DeepSpeech-pytorch pip install -e . pip install -r requirements.txt 准备运行！ 执行： python train . py #Will run with default parameters and donwload the datasets in the local directory Tensorboard日志将保存在runs/文件夹下 该模型 该模型是DeepSpeech 2的从在人的变化

PySwarms是用于Python中的粒子群优化（PSO）的可扩展研究工具包。 它适合希望在问题中实施PSO的高层声明接口的群体情报研究人员，从业人员和学生。 PySwarms启用了PSO的基本优化以及与群体优化的交互。 在下面查看更多功能！ 免费软件： MIT许可证 文档： : 。 Python版本： 3.5及更高版本 产品特点 用于粒子群优化的高级模块。 有关所有优化器的列表，请单击。 内置目标函数以测试优化算法。 成本历史和粒子运动的绘图环境。 超参数搜索工具可优化群体行为。 （针对开发人员和研究人员）：高度可扩展的API，用于实现您自己的技术。 安装 要安装PySwarms，请在终端中运行以下命令： $ pip install pyswarms 这是安装PySwarms的首选方法，因为它将始终安装最新的稳定版本。 如果您想安装最新版本，请克隆此仓库： $ git clone -b development https://github.com/ljvmiranda921/pyswarms.git 然后运行 $ cd pyswarms $ python s

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）