PyTorch implementation of 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning

使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的，我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能，而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化，但结果还是不错的（请参见下表）。 如果您想获得最佳性能，这两个资源将向您展示当前的最新解决方案： 下表显示了与其他模型相比的一些结果： 方法 准确性 评论 随机森林 0.937 简单的一层神经网络 0.926 简单的2层卷积网络 0.981 支持向量机 0.9852 C = 5，伽玛= 0.05 线性SVM + Nystroem内核逼近 线性SVM +傅立叶核逼近 项目设置 本教程是在Ubuntu 18.10上编写和测试的。 项目包含具有所有必要库的Pipfile Python-版本> = 3.6 pipenv-软件包和虚拟环境管理 麻木 matplotlib scikit学习 安装Python。 git克隆仓

通过 CNN 等基于深度特征的人脸自发式微表情识别分类方法逐渐完善，相比于传统的特征提取方法更易满足应用实时性，针对微表情持续时间短、动作幅度细微，在多卷积层叠加会丢失图像中的细微信息的问题，为了完善细节信息，充分提取微表情细微特征，提出结合空洞卷积核及人脸自动校正算法，完善 CNN 网络特征提取过程，通过自动人脸矫正适应实际应用中的实时识别分类，在 CASME 及 CASMEⅡ微表情公开数据集上完成模型训练及测试，通过损失函数方案对比提高模型鲁棒性，CASME 中准确率为 70.16%，CASMEⅡ中准确率为 72.26%；实时识别帧率在 60fps。该方法能有效地提高微表情识别准确率，满足实时性要求，且具有较好的鲁棒性和泛化能力。

matlab16 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义

警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的

LSTM和SVM实现设备故障诊断(PYTHON代码+数据)； 电机轴承是一个用于支撑电机轴的零件，电机的轴从轴承的内圈穿过，外圈固定在电机壳上。滚珠轴承在内外圈之间有一圈滚珠，当电机旋转时带动内圈旋转，滚珠随之运动。轴承的使用可以避免电机轴与电机外壳产生的较大摩擦。轴承的使用寿命以及可靠性对主机的使用寿命有决定性作用。在机械设备上，有旋转的地方就有轴承。

支持向量机非线性回归通用matlab代码

卷积神经网络实现手写字体识别

Python实现SVM（源码+数据）