研究论文 机器学习算法在乳腺癌检测中的比较分析

汉斯 该存储库包含HANS（NLI系统的启发式分析）数据集。 数据： 文件heuristics_evaluation_set.txt包含本文中介绍的HANS评估集， 。 该文件的格式类似于MNLI版本，因此，如果您的系统是在MNLI上进行培训的，则可以将该文件直接输入到系统中。 否则，您可能需要重新格式化数据以适合系统的输入格式。 该文件中的字段是： gold_label ：此句子对正确的标签（或者entailment或non-entailment ） sentence1_binary_parse ：前提的二进制解析，使用基于斯坦福PCFG的模板生成； 对于某些基于树的模型，这是必要的输入。 sentence2_binary_parse ：使用基于斯坦福PCFG的模板生成的假设的二进制解析； 对于某些基于树的模型，这是必要的输入。 sentence1_parse ：前提的解析

kaggle-driver-telematics-analysis Kaggle竞赛“驾驶员远程信息处理分析”。 makefeatures.py-将所有路线的77个要素组成一个numpy数组。 merge.py-将来自2种不同算法的结果合并到csv中。 randomforest.py-使用随机森林从numpy的77个特征数组中进行预测 svm.py-使用svm从77个功能的numpy数组进行预测 我最好的结果是来自没有合并的randomforest的0.91051（125th / 1528）-前10％。 svm并将rf与svm合并产生了较差的结果（0.87060和0.90004）

spark机器学习算法研究和源码分析 本项目对spark ml包中各种算法的原理引入和对算法的代码实现进行详细分析，预测加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的多样化实现方式。 本系列文章支持的spark版本 火花2.x 本系列的目录结构 本系列目录如下： 说明 本专题的大部分内容来自，，并不用于商业用途。转载请注明本专题地址。本专题引用他人的内容均列出了参考文献，如有侵权，请务必邮件通知作者。邮箱地址： endymecy@sina.cn 。 本专题的部分文章中用到了latex来写数学公式，可以在浏览器中安装MathJax插件使用展示这些公式。 本人水平有限，分析中难免有错误和误解的地方，请大家不吝指教，万分感激。有问题可以到讨论。 执照 本文使用的许可见

Canbus 探索者 捕获并了解 Canbus 网络上的流量。 查看文档站点： : 部署概述 +-------------+ +--------------+ +--------+ +-------------+ | OBD Vehicle | | USB / WiFi / | | PC | | Web Browser | | Diagnostics | --> | Bluetooth | --> | or | --> | (PC or | | Port | | Dongle | | Server | | Mobile) | +-------------+ +--------------+ +--------+ +----

pubg-analyzing 绝地求生游戏数据分析 pubg_data_analyzsis.py为数据的探索性分析（EDA）代码 pubg_ml.py是关于这个数据集做的机器学习代码 load_several_data.py用于读取多份文件的方法 绝地求生游戏数据分析.pdf为此次项目的介绍与分析过程 数据集地址： 源数据有aggregate.zip和deaths.zip两类，分别是赛事信息数据与玩家死亡数据 本项目选取了aggregate.zip里面720000场比赛数据中的150000场左右作为分析数据

Louvain聚类和蛋白质间相互作用（PPI）网络的集中度分析 该存储库包含python脚本 从PPI网络中检测具有统计意义的重要社区。 进行集中度分析 要求 python 3.0 网络x 2.4 qstest 1.1.0 熊猫1.0.4 用法 用于重大社区发现 python python/find__significant_module.py -n example/example_network.txt -g example/example_input.txt -o output_dir 有关详细信息： python python/find__significant_module.py -h 用于中心性分析 python python/perform_centrality_analysis.py -n example/example_network.txt -g exampl

AWR1443 mmWave演示源代码分析与中文注释 主要文件说明 main.c mmWave演示主程序 净重mmWave Demo主头文件，包含所有需要的头文件，定义重要功能函数，结构体 data_path.c数据处理路径主程序，包含对ADC数据的收集，1D-FFT及2D-FFT处理 config_edma_util.c实现配置EDMA功能的API函数 config_hwa_util.c实现配置FFT，CFAR硬件加速器的API函数 mmw_cli.c实现对用户端口中输入的命令行参数的处理 post_processing.c调用硬件加速器，对FFT输出的数据进行CFAR检测，方向角，仰角估计测 sensor_mgmt.c实现对雷达前端的管理，可以通过CLI启动或停止雷达前端 rx_ch_bias_measure.c实现天线制造误差校准（1.1版本新功能） mmw.cfg SYS / B

金庸的江湖————从金庸小说中获取人物关系 更多细节请访问： report文件夹

帕金森病数据分析 介绍： 说明和文献： 在这项研究中，我们将分析被诊断出患有这种疾病的患者数据。 期望使用来自受试者的语音数据有助于无创诊断的发展。 帕金森氏症（PWP）的人会遭受言语障碍，例如语音障碍（声音使用不良），低音障碍（音量减小），单调（音调范围减小）和构音障碍（声音或音节发音困难）。 因此，我们在此项目中的分析将基于受影响的语音参数。 数据： 该数据集由牛津大学的Athanasios Tsanas和Max Little与美国的10个医疗中心以及英特尔公司合作开发，后者开发了远程监控设备来记录语音信号。 该数据集由一系列生物医学语音测量组成，从42名帕金森氏症早期患者中招募，到远程症状进展监测的远程监测设备的为期六个月的试验。 这些记录会自动记录在患者家中。 数据集中的列包含受试者编号，受试者年龄，受试者性别，自基线募集日期起的时间间隔，运动UPDRS，总UPDRS和16