在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程，感兴趣的朋友跟随脚本之家小编一起学习吧

本项目基于python_opencv开发的人脸识别的开源项目，应用机器学习dlib库实现，开发设计UI界面用于录入人脸，姓名（中英文）信息。希望大家多多支持！！！！

【机器学习】安装python的机器学习库scikit-learn、tensorflow-附件资源

SYCML（SYCL ML） 轻量，功能强大的仅头机器学习库，使用SYCL编写，支持支持SPIR / SPIR-V指令的多厂商目标平台。 该库旨在替代cuML ， RAPIDS等，并提供各种加速器设备，例如任何供应商（甚至是Intel和AMD）的GPU以及FPGA和ASICS。 当前具有以下功能- 线性和逻辑回归。 PCA，SVD K表示聚类 用法 用法很简单。 要定位加速器设备，只需在模型上调用.sycl()并在forward方法中将目标作为字符串传递。 #include "Regression.h" int main(){ size_t size = 32768; std::vector input_vector(size, 1.0f); LinearRegression linearRegression(size); //Initia

汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。 1. Python网页爬虫工具集 一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，也就从这里开始了： 1.1 Scrapy 鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学都有耳闻，课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有很多，推荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scr

本文来自于segmentfault，文章详细介绍了Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测的实现原理等相关知识。摘要：在Python中如何使用scikit-learn模型对分类、回归进行预测？本文简述了其实现原理和代码实现。一旦你在scikit-learn中选择好机器学习模型，就可以用它来预测新的数据实例。初学者经常会有这样的疑问：在本教程中，你将会发现如何在Python的机器学习库scikit-learn中使用机器学习模型进行分类和回归预测。文章结构如下：1.如何构建一个模型，为预测做好准备。2.如何在scikit-learn库中进行类别和概率预测。3.如何

1.速度快、更灵活。Shark⼀⽅⾯兼顾灵活性和易⽤性，另⼀⽅⾯兼顾计算效率，有⼀个很好的平衡。 2.Shark提供了机器学习和⼈⼯智能领域⼤量的算法，很容易组合使⽤，也很容易扩展。 3.Shark带来了其他同类库所不具有的强⼤算法，⽐如模式识别领域、⼆进制和多类SVM（⽀持向量机）、单⽬标和多⽬标优化等。

olivia 一个采用神经网络构建类似 Siri 的开源语音助手，目前只支持英文。开源的语音助手并不多，而且涉及的问题很复杂，现在有了它就可以基于这个项目做一些有趣的小应用

详细的介绍了当前机器学习流行的库——scikit-learn,对于从事机器学习的小伙伴很有用，包含分类、回归、聚类等流行的方法的实现。

星际争霸AI 希望路过的同学，顺手给JStarCraft框架点个Star，算是对作者的一种鼓励吧！ JStarCraft AI是一个机器学习的轻量级框架。遵循Apache 2.0协议。 在学术界，大规模研究人员使用的编程语言是Python。 在工业界，大规模开发人员使用的编程语言是Java。 JStarCraft AI是一个基于Java语言的机器学习工具包，由一系列的数据结构，算法和模型组成。 目标是作为在学术界与工业界的机器机器研究研发的相关人员之间的主轴。 作者 洪钊桦 电子邮件 ， JStarCraft AI架构 JStarCraft AI框架各个模块之间的关系： JStarCraft AI特性 属性与特征 连续 离散 模块与实例 选择，排序与切割 2.环境（environment） 串行计算 并行计算 CPU计算 GPU计算 3.数学（数学） 算法（算法） 微积分（微积分） 相关性（correlation） 距离（distance） 相似度 分解（分解） 核技巧（内核） 概率 标量 方法 矩阵 张量 单元 表单 4.调制标准（调制解调器） 线性模型（linear） 近邻