java-自动售货机 使用 Java 和 TDD 实现自动售货机的简单练习。 项目概况 Java 8 实现。 Groovy 2.3.x 测试。 用于解耦领域概念的接口（并且令人讨厌的是，以避免 GMock 中的 CGLIB 目标类代理问题）。 用于模拟的 GMock（因为它比 Mockito 少得多）。 带有静态分析的 Gradle 项目。 这个项目有点矫枉过正，但为了传达我的开发偏好。 更多笔记即将到来... 如何构建 此项目的客户将需要 Java 8u25 或更高版本。 要构建项目，只需从项目的根目录运行： ./gradlew clean build 。 完成后，自动售货机演示可以使用： ./gradlew clean run 当前状态

Hands on Machine Learning with Scikit Learn and TensorFlow 英文原版 彩色配图

很好的一本机器学习入门书，豆瓣9.5分神作.强烈推荐！！

cart回归matlab代码 机器学习 这次来北京，主要还是想要自己能学一些东西，所以还是使用Matlab代码，所以我这里暂时就先用Matlab算法来计算，如果不行，我们再使用R语言来去计算 数据挖据的功能及应用 分类： 决策树、支持向量机、K-近邻、贝叶斯 聚类分析： K-means；K-中心；DBSan 预测： 线性回归；非线性回归 关联分析： 统计 数据挖掘的流程 商业理解（需求理解） 数据理解 数据准备（构造数据最终集合、净化和转换数据） 模型建立（选择和应用各种模型技术，矫正和优化个证模型参数） 模型评估 模型发布 1.数据清洗 清洗方法：解决不完整数据、错误噪声（偏差分析、回归分析、规则库） 错误噪声的解决方法： 分箱！！！ 划分成等深的箱，用箱平均值平滑或者用边界平滑 重复记录的数据：套牌车，这可以是一个很好的课题 实时 实际应用：车辆轨迹数据清洗，北京市12712辆出租车，2011年11月11日之后的30天的GPS采样数据，共有333651069个，平均采样点数量26349 不真实点（超出北京的经纬范围），重复时间点（同一时间的多个点），高速点（大于90km/h），距离

《Machine Learning in Action》

Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder Auto-encoder Deep Auto-encoder Auto-encoder – Text Retrieval Auto-encoder – Similar Image Search Auto-encoder for CNN CNN -Unpooling CNN - Deconvolution

Traffic_sign_recognition：使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。 支持向量机（SVM）用于对图像进行分类

ml-in-action：出版书籍《机器学习入门到实践——MATLAB实践应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。（本书的代码“ MATLAB中的机器学习简介与操作” ”）

自由翻译 | | 免费和开源机器翻译 API，完全自托管。 与其他 API 不同，它不依赖专有提供商（如 Google 或 Azure）来执行翻译。 | API 示例 要求： const res = await fetch ( "https://libretranslate.com/translate" , { method : "POST" , body : JSON . stringify ( { q : "Hello!" , source : "en" , target : "es" } ) , headers : { "Content-Type" : "application/json" } } ) ; console . log ( await res . json ( ) ) ; 回复： { "translatedText" : "

svr matlab代码 Machine_Learning_Methods_For_Regression_Matlab Description Data has 6 features & 1 output. the target for this is regression by at least 3 machine learning methods. And at least 1 NN method. 1. 代码文件夹及其代码文件的介绍 代码文件夹内容介绍： 代码文件夹中共有1个文件夹，分别是data。 data文件夹下存放的是训练集数据data.xlsx和测试集数据100_test.xlsx（是最新的测试集数据）。 其中data.xlsx的sheet名称为train_400，即400个训练数据，100_test.xlsx的sheet名称为valid_data，即100个测试数据。 代码介绍： 由于模型训练较快，因此将模型的训练和测试统一写成了run_model.m脚本文件。其中第一种模型对应的函数脚本文件为svr_train.m, svr_predict.m, gaussKerne