matlab如何进行交叉交叉验证的代码场景分类 杰西卡·斯宾塞（Jessica Spencer）进行的研究，由康涅狄格大学的Ozgur Izmirli教授建议，2016年秋季-2017年Spring 为什么？ 图像中的场景分类是许多领域的重要机器学习问题，包括归档，博物馆作品和社交媒体标记。 场景分类可用于定位社交媒体中的广告，预标记图像以及了解有关公司受众的更多信息。 这项研究是在不依赖于对象检测的情况下创建场景分类器的尝试（很多人都这样做）。 从我获得的所有研究中，我使用了一个数据集。 怎么办？？ 该分类器的准确度为78.6％，交叉验证为10倍。 ！ 所需成分 为了正确运行此代码，您需要使用Matlab机器学习工具箱，该工具箱需要花一些钱（或者您可以免费试用30天）。 它还需要将数据库从上传到名为allPhotos的文件夹。 专家提示：“旧建筑物”和“田野”的类别是模糊的，因此如果将其包括在内，结果将有所不同。 我该如何运行？ 运行framework.m之后，转到matlab工具栏中的Apps，然后打开分类学习器。 点击显示“新会话”的黄色+，然后选择“ T”作为变量。 在所有SV

doc2vec 该存储库包含Python脚本，用于使用训练doc2vec模型。 有关doc2vec算法的详细信息，请参见论文。 创建一个DeWiki数据集 Doc2vec是一种无监督的学习算法，并且可以使用任何文档集来训练模型。 文档可以是简短的140个字符的推文，单个段落（如文章摘要，新闻文章或书籍）中的任何内容。 对于德国人来说，一个好的基线是使用训练模型。 下载最新的DeWiki转储： wget http://download.wikimedia.org/dewiki/latest/dewiki-latest-pages-articles.xml.bz2 提取内容： wget http://medialab.di.unipi.it/Project/SemaWiki/Tools/WikiExtractor.py python WikiExtractor.py -c -b 2

金融机器学习 这是发布的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 面向金融的机器学习探索了机器学习的新进展，并展示了如何将其应用于金融领域。 它解释了主要机器学习技术背后的概念和算法，并提供了用于自己实现模型的示例Python代码。 如何执行这段程式码 此存储库中的代码计算量很大，最好在支持GPU的计算机上运行。 数据科学平台提供免费的GPU资源以及免费的在线Jupyter笔记本。 要在Kaggle笔记本上进行编辑，请单击“叉子”以创建笔记本的新副本。 您将需要一个Kaggle帐户。 或者，您可以只在上笔记本或下载代码并在本地运行。 第1章-从零开始的神经网络 从Scratch＆Intro到Keras的神经网络： ， 练习excel表格： 第2章-结构化数据 信用卡欺诈检测：， 第3章-计算机视觉构建基块 MNIST数字分类：在Kaggle上运行，

Information Science and Statistics Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications.

在Tensorflow中使用记忆增强神经网络进行一枪学习。 更新：添加了对Tensorflow v1 *的支持。 本文采用记忆增强神经网络的一站式学习的Tensorflow实现。 目前的执行进度： 实用功能： 图像处理器 指标（精度） 相似度（余弦相似度） LSTM控制器和存储单元 批处理发生器 Omniglot测试人员代码 通过自动编码器进行无监督功能学习 牛/新出生识别 基准数据集是。 所有数据集都应放置在文件夹中。 亚当·桑托罗，谢尔盖Bartunov，马修Botvinick，大安Wierstra，蒂莫西Lillicrap，一次性学习与记忆，增强神经网络，[ ]

相对论的甘 它是什么？ 此仓库具有相对论GAN的简单实现。 相对论修改了GAN目标，从而大大提高了训练的稳定性。 这两个目标是： 对于发电机培训步骤： err_d = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) - 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) + 1) ** 2) ) 凡y_real是鉴别得分的真实数据和y_gene是鉴别得分假数据 对于鉴别器： err_g = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) + 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) - 1) ** 2)

TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens

PyTorch项目模板由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用来帮助支持我们 PyTorch项目模板 聪明地实施PyTorch项目。 PyTorch项目的可扩展模板，包括图像分割，对象分类，GAN和强化学习中的示例。 考虑到深度学习项目的性质，我们没有机会考虑项目结构或代码模块化。 在处理了不同的深度学习项目并面对文件组织和代码重复的问题之后，我们提出了一个模块化项目结构来容纳任何PyTorch项目。 我们还想为社区提供各种PyTorch模型的基础。 这是和之间的联合工作 目录： 为什么使用此模板？ 我们正在为任何PyTorch项目提出一个基准，以帮助您快速入门，在此您将有时间专注于

什么是Kam1n0 v2？ Kam1n0 v2.x是可扩展的装配管理和分析平台。 它允许用户首先将（大型）二进制文件集合索引到不同的存储库中，并提供不同的分析服务，例如克隆搜索和分类。 通过使用Application的概念，它支持多租户访问和程序集存储库的管理。 应用程序实例包含其自己的专用存储库，并提供专门的分析服务。 考虑到反向工程任务的多功能性，Kam1n0 v2.x服务器当前提供三种不同类型的克隆搜索应用程序： Asm-Clone ， Sym1n0和Asm2Vec以及基于Asm2Vec的可执行分类。 可以将新的应用程序类型进一步添加到平台。 用户可以创建多个应用程序实例。 可以在特定的用户组之间共享应用程序实例。 应用程序存储库的读写访问权限和开/关状态可以由应用程序所有者控制。 Kam1n0 v2.x服务器可以使用多个共享资源池同时为应用程序提供服务。 Kam1n0由和在加

不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包