RainPrediction-MachineLearning:基于澳大利亚天气数据的降雨预测机器学习应用程序

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压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程全部的编程作业中需要自己完成的部分，解压放进课程作业原始压缩包中即可。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。

Fundamentals_machine_learning_using_PYTHON Euan Russano and Elaine Ferreira Avelino

手写数学表达识别 该项目旨在识别，划分，分类和解析手写数学表达式。 *项目的第一阶段，即单个数学符号的分类以及垃圾拒绝已于2018年3月5日完成。 *项目的第二阶段，即将表达式分割成单个符号并传递给分类器引擎，已于2018年4月8日完成。 第三阶段，项目的最后阶段已经完成。 此阶段构建了一个解析器，该解析器采用分类的符号并将它们编织成逻辑上正确的数学表达式。 为了进行训练，使用了CROHME数据集： ://www.isical.ac.in/~crohme/CROHME_data.html 请在项目中找到README.txt文件，以获取提取特征和运行模型的说明。 有关功能和模型的更多

机器学习시작!!! 机器学习1일차 이이다!! 에에문룰들룰들룰들다다다다다다다다다다다다다다다다다다다 监督学习>>标签주기적으로적으（训练数据集）ex）고양이사고양이label을구별한다 例）regression로투자프르그램프르그램，-휴대폰배터리측정-回归（회귀） 回归（회귀）란이란：변수변수해해측측해터나터나터나터나영향영향영향영향영향영향영향영향 용이용 无监督学习>> Super이터를보고 tensorflow기초 tensorflow会话（Session）会话（Session.run） tensorflow发行人Tensor（）发行人!!（Session을!!같다같같같같같같））））） 시점에서는v2이고Session에서만v1용사때문에기때문에import tensorflow.compat.v1 as tf \ n tf.disable_v2_behavi

TinyML Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers by Pete Warden, Daniel Situnayake Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in size—small enough to run on a microcontroller. With this practical book you’ll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems combine to make astounding things possible with tiny devices. Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary. * Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures * Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers

Deep Learning For Dummies