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。

Machine_Learning_ECG A Project Using Machine Learning Method to Mining ECG Data 1.文件说明 rdata.m： matlab程序，用于解析从MIT-BIH下载得到的心电数据 注释.txt： 心脏疾病类型及其对应的数字/字母注释 wfdb.tar.gz： physioBank数据库的工具包，wfdb可用来帮助我们分析解读PhysioBank数据库中的数据；wfdb中包含的 rdann 可以用来读取并显示指定记录的注释文件

mne-python：MNE：Python中的磁脑图（MEG）和脑电图（EEG）

《中文机器阅读理解》教程，哈工大讯飞联合实验室主管研究员崔一鸣 机器阅读理解在英语数据集中得到了广泛的研究。同时，研究非英语数据集和模型也很重要，以便更全面地了解机器是如何理解人类语言的。在这次谈话中，我们将涉及三个主要的话题来处理非英语的MRC场景。首先，我们将谈谈在中文机器阅读理解领域所做的努力。接下来，我们将转向多语言和跨语言的MRC研究，介绍我们的一系列工作，讨论这些技术如何提高中文和其他语言的MRC系统性能。最后，我们将尝试以多语言的方式分析MRC模型，并以新的基准和方法在可解释的MRC中展示我们的努力。

mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码： :

motion_detection_cpc 此存储库提供了使用语音作为输入的情感识别系统的代码。 通过使用对比预测编码（CPC）训练的自我监督表示，可以提高性能。 使用CPC时，结果的准确度从71％的基线提高到80％，这是30％的相对显着误差降低。 博客在这里： : 初始设置 安装依赖项 virtualenv -p python3.7 venv source venv/bin/activate make deps 下载资料 wget https://zenodo.org/record/1188976/files/Audio_Speech_Actors_01-24.zip $HOME/RAVDESS/Audio_Speech_Actors_01-24.zip unzip $HOME/RAVDESS/Audio_Speech_Actors_01-24.zip 创建训练，验证和测试数据

matlab如何敲代码介绍 带我去股票市场预测！ 本文探讨了一种称为递归神经网络（RNN）的机器学习算法，这是一种用于连续数据模式识别的常见深度学习技术。 递归神经网络考虑了数据随时间的变化，通常用于时间序列数据（股票价格，传感器读数等）。 递归神经网络也可以用于视频分析。 您将获得一个包含Google Inc.股票价格的数据集，用于训练模型和预测未来股票价格，如下所示。 为了改进预测，您可以针对同一部门，地区，子公司等更多公司的股票价格数据训练此模型。对网络，新闻和社交媒体的情绪分析在您的预测中也可能会有用。 开源开发人员Sentdex为创建了一个非常有用的工具。 递归神经网络 当我们尝试对机器学习进行建模以使其表现得像大脑时，权重代表了颞叶中的长期记忆。 模式和图像的识别由枕叶完成，其工作原理与卷积神经网络相似。 循环神经网络就像短期记忆一样，可以记住最近的记忆，并且可以创建类似于额叶的上下文。 顶叶负责像Botlzman Machines这样的空间识别。 递归神经网络通过时间将神经元连接到其自身，从而创建一个反馈循环，从而保留了短期和长期记忆意识。 下图描述了描述RNN的传统方法

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