原pdf书签没有链接正确，本人对此进行了修正 Paperback: 454 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (September 2015) Language: English ISBN-10: 1783555130 ISBN-13: 978-1783555130 Unlock deeper insights into Machine Leaning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics About This Book Leverage Python's most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine learning systems and algorithms Ask and answer tough questions of your data with robust statistical models, built for a range of datasets Who This Book Is For If you want to find out how to use Python to start answering critical questions of your data, pick up Python Machine Learning whether you want to get started from scratch or want to extend your data science knowledge, this is an essential and unmissable resource. What You Will Learn Explore how to use different machine learning models to ask different questions of your data Learn how to build neural networks using Keras and Theano Find out how to write clean and elegant Python code that will optimize the strength of your algorithms Discover how to embed your machine learning model in a web application for increased accessibility Predict continuous target outcomes using regression analysis Uncover hidden patterns and structures in data with clustering Organize data using effective pre-processing techniques Get to grips with sentiment analysis to delve deeper into textual and social media data

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Detailed comments for ORB-SLAM3 ORB-SLAM3 超详细注释 -by 计算机视觉life 公众号旗下开源学习小组：SLAM研习社 关注公众号：计算机视觉life，第一时间获取SLAM、三维视觉干货 ORB-SLAM3 V0.3: Beta version, 4 Sep 2020 Authors: Carlos Campos, Richard Elvira, Juan J. Gómez Rodríguez, José M. M. Montiel, Juan D. Tardos. The Changelog describes the features of each version. ORB-SLAM3 is the first real-time SLAM library able to perform Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM with monocular, stereo and RGB-D cameras, using pin-hole and fisheye lens m

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_

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