机器学习课程项目，@WUSTL CSE417-源码。-ITADN社区

机器学习课程项目@WUSTL CSE417 - 源码 Machine-Learning

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本项目为华盛顿大学圣路易斯CSE417课程作业，涵盖多种经典机器学习算法的实现与应用，代码开源供学术交流。 WUSTL CSE417课程的机器学习项目。

机器学习课程期末项目.zip

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本资料为某大学机器学习课程的期末项目文件，包含项目要求、数据集及部分实现代码。适合深入理解与实践机器学习算法的学生使用。机器学习期末大作业.zip

人脸识别的机器学习课程项目

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本课程项目专注于利用机器学习技术进行人脸识别的研究与实践，通过理论学习和实际操作相结合的方式，深入探讨人脸检测、识别算法及其应用。适合对人工智能及计算机视觉领域感兴趣的学员参与。 photo_lib_sec_rec 使用 simple_CNN.81-0.96.hdf5 模型进行照片性别识别 photo_sex_rec 根据网上教程，运用机器学习技术来识别图片中人物的性别 photo_test 对照片中的脸部和眼睛进行检测 video_face_rec 从视频流中提取人脸信息 video_lib_sex_rec 使用 simple_CNN.81-0.96.hdf5 模型对视频片段进行性别分类 video_sex_rec 实现基于视频的人物性别识别功能 project.md 包含了项目代码的详细说明文档，描述了如何利用BP神经网络实现性别检测的工作报告。该文件涵盖了整个项目的开发流程和关键步骤。

(源码)Python机器学习实战项目的代码.zip

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本资源为Python机器学习实战项目的完整源码包，包含多个实用案例和详细注释，适合希望深入实践Python机器学习技术的学习者使用。 # 基于Python的机器学习实战项目 ## 项目简介本项目是一个基于Python的机器学习实战项目，涵盖了多个机器学习算法的实现与应用，包括KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机(SVM)、AdaBoost、回归树、模型树、k-means聚类以及Apriori关联规则挖掘等。通过具体的数据集和案例展示如何使用Python及其相关库（如NumPy、Matplotlib及Scikit-learn）实现机器学习算法，并评估模型的性能。 ## 项目的主要特性和功能 1. KNN分类器实现了基于k最近邻(kNN)算法的分类器，适用于约会网站匹配系统或手写识别等应用场景。 2. 决策树分类器利用决策树算法建立预测模型，适合用于如是否适合佩戴隐形眼镜这样的任务。 3. 朴素贝叶斯分类器采用了朴素贝叶斯算法进行实现，特别适用于文本分类场景，例如垃圾邮件过滤。 4. 逻辑回归应用于二元或多元的分类问题，比如马匹科利克数据集中的分类。

机器学习和数据挖掘课程设计项目.zip

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本资源包包含一系列针对机器学习与数据挖掘课程的实践项目设计，旨在通过实际案例帮助学生深入理解并掌握相关算法和技术。人工智能是当今最热门的话题之一，随着计算机技术与互联网的迅速发展，对这一领域的研究也达到了新的高度。它是一门新兴的技术科学，专注于模拟和扩展人类智能的理论、方法及其应用。机器学习作为人工智能的核心领域之一，旨在使计算机系统具备类似人的学习能力以实现更高级的人工智能功能。简单来说，机器学习是通过模型假设从训练数据中提取信息，并利用这些信息进行预测与数据分析的一种技术手段。它的用途广泛多样：在互联网行业里，语音识别、搜索引擎优化、语言翻译服务以及垃圾邮件过滤等都运用了这项技术；生物科学领域则包括基因序列分析和蛋白质结构预测等工作；自动化行业中的人脸识别系统及无人驾驶车辆也受益于机器学习的进步。此外，在金融（如证券市场趋势分析）、医疗健康（例如疾病诊断与预防）乃至刑事侦查中，它同样发挥了重要作用。随着各行业数据量的急剧增长，人们越来越依赖于利用机器学习来处理和解析这些海量信息，从而更好地理解客户需求并指导企业发展方向。因此，可以预见的是，在未来几年内，这一技术将在更多领域得到广泛应用和发展。

全面的机器学习项目流程

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本课程涵盖从数据收集到模型部署的全流程实践，深入讲解特征工程、模型训练与评估等关键环节。该笔记是关于“一个完整的机器学习项目”，具体内容包括预测房价的中位数：获取数据、发现并可视化数据、寻找规律、为机器学习算法准备数据、选择模型进行训练、微调模型，给出解决方案及部署监控系统。首先，在开始任何机器学习任务之前，需要有相应的数据。因此项目的首要步骤是下载和处理所需的数据集。运行相关代码后，会在工作空间的datasets/housing目录下创建并解压housing.tgz文件。

全面的机器学习项目流程

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本教程全面解析机器学习项目的实施过程，涵盖数据预处理、模型选择与训练、评估优化及部署等关键环节，助力初学者系统掌握实战技能。该笔记是关于“一个完整的机器学习项目”，具体内容涉及预测房价的中位数，包括获取数据、发现并可视化数据、探索规律、为机器学习算法准备数据、选择模型进行训练、微调模型以优化性能、提供解决方案以及部署和维护系统等步骤。接下来会展示具体的代码实现。首先，“巧妇难为无米之炊”，说明了在机器学习项目中，第一步是获取大量可用的数据。以下是用于下载相关数据集的代码示例。运行这些代码后，在工作空间将创建一个名为`datasetshousing`的目录，并下载和解压文件以生成`housing.csv`。接下来需要使用Pandas库来加载本地存储的数据。这里提供了一个小函数，专门用来读取并返回包含所有信息的Pandas DataFrame对象，以便进一步进行数据分析与建模工作。

机器学习实战项目

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《机器学习实战项目》是一本面向实践的学习指南，通过丰富的案例和代码示例，帮助读者掌握机器学习的核心技术和应用方法。各个行业各种机器学习算法的应用实战项目列表如下： 1. 回归应用：波士顿房价预测。 2. 回归应用：葡萄酒质量和时间的关系分析。 3. 逻辑回归：银行用户流失预测。 4. 逻辑回归：糖尿病预测项目。 5. KNN（K-近邻）：鸢尾花分类。 6. KNN（K-近邻）：水果分类。 7. 神经网络：手写数字识别。 8. 神经网络：葡萄酒分类。 9. 决策树：叶子分类。 10. 决策树：动物分类。 11. 集成学习：泰坦尼克号船员获救预测。 12. 集成学习：乳腺癌预测项目。 13. 贝叶斯（Bayes）：新闻分类。 14. 贝叶斯（Bayes）：拼写检查器。 15. KMeans聚类算法应用： - NBA球队聚类分析 - 广告效果分析 16. PCA（主成分分析法）应用： - 手写数字降维可视化 - 手写数字降维预测模型构建 17. SVM（支持向量机）：非线性分类。 18. SVM（支持向量机）：人脸识别。

语音转换：机器学习课程项目，将源语音变换成目标语音

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本项目运用机器学习技术，致力于开发一款能够将源语音高效转换为目标语音的应用程序，实现个性化语音变换功能。语音转换任务是指将一个说话者的语音（源）转变为另一个说话者的语音（目标）。机器学习方法在处理此类问题上比传统信号处理技术更有效，因为它们能够捕捉到更多复杂的特征信息，而这些是传统的信号处理手段难以轻易获取的。在这个项目中，我们探讨了使用递归神经网络(RNN)来实现这一任务，并尝试了几种不同的RNN变体（如LSTM和GRU），观察不同参数设置对模型性能的影响。我们的方法包括两个独立训练的神经网络：第一个将源语音转换为音素表示；第二个则利用这些音素生成目标说话者的语音。我们会详细讨论这两个网络在面对各种不同配置时所取得的结果表现情况。数据集方面，我们使用了TIMIT数据库进行研究，该库包含了630名发言者的声音样本及其对应的帧级音素转录信息，用于训练第一个神经网络；同时我们也利用CMU Arctic语音数据库来培训第二个模型。后者包含了一位男性和一位女性发音人的总计1150个句子的录音数据。

sumo_reinforcement_learning: CS 229（斯坦福大学机器学习课程）最终项目的相关源代码；在SU...

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sumo_reinforcement_learning是为斯坦福大学CS 229机器学习课程设计的最终项目源代码，基于SUMO交通模拟器平台，运用强化学习技术优化交通信号控制。 sumo_reinforcement_learning：与斯坦福大学机器学习课程（CS 229）的最终项目相关的源代码；在SUMO交通模拟环境中使用强化学习方法。

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