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Pattern Recognition and Machine Learning 中文版及python代码实现。python代码最好用 jupyter notebook 导入。

任务4：智能汽车的大型弱监督声音事件检测 协调员 本杰明·埃里扎德（Benjamin Elizalde），伊曼纽尔·文森特（Emmanuel Vincent），比克莎·拉吉（Bhiksha Raj） 数据准备，注释 Ankit Shah（ ），Benjamin Elizalde（ ） 注释，基线和子任务的度量 Rohan Badlani（ ），Benjamin Elizalde（ ），Ankit Shah（ ） 指数 直接下载开发和评估套件的音频 用于下载任务4的开发数据的脚本 评估任务4的脚本-子任务A（音频标记）和子任务B Strong Label的测试注释 1.直接下载用于开发和评估集的音频 评估集的注释尚未发布。 可以通过向Ankit Shah（ ）或Benjamin Elizalde（ ）发送请求电子邮件来共享密码。 （Psswd培训文件：DCASE_2017_

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sw-kaggle 关于 kaggle 问题的解答与优化 主要工作：可视化分析不同特征与存活率的关系， 类别特征one-hot编码，数值特征分段处理，pipeline预处理数据, 使用LR， RF等进行投票分类，最终排名top10% 主要工作：多分类问题，给定手写数字，进行0-9识别。分别使用numpy，tensorflow搭建ANN, CNN进行训练，识别率98% 主要工作：使用nltk， sklearn，构建关于问题特征的向量进行相似性判断,采用lightgbm进行训练，完成相似问题判断。 个人工作： 主要工作：针对全书每一章节进行分词，tf-idf文档向量化，分别使用监督和无监督进行训练预测， 并与其它名著对比结果。 [拉勾和Boss直聘关于机器学习岗位的简单分析] 主要工作：在两个不同的求职平台，分别以 机器学习 为关键字， 进行搜索，获取全部结果，对其进行简单分析，代码和分析见

A practical introduction to the world of machine learning and image processing using OpenCV and Python

图小波神经网络 ⠀ 图小波神经网络的PyTorch实现（ICLR 2019）。 抽象 我们提出了图小波神经网络（GWNN），一种新颖的图卷积神经网络（CNN），它利用图小波变换来解决依赖于图傅立叶变换的先前频谱图CNN方法的缺点。 与图傅立叶变换不同，可以通过快速算法获得图小波变换，而无需矩阵本征分解，且计算量大。 此外，图小波稀疏并局限在顶点域，为图卷积提供了高效率和良好的可解释性。 在三个基准数据集：Cora，Citeseer和Pubmed的基于图的半监督分类任务中，提出的GWNN明显优于以前的光谱图CNN。 参考Tensorflow实现可在访问。 该存储库提供了Graph Wav

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简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C