coursera课程，斯坦福AndrewNg的机器学习编程作业答案（2-9章，共8个），本来也不难，次要是怕哪出遇到死胡同，可以参考一下
2023/2/6 20:08:45
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本文档属于调研报告类型，由作者自己原创，文中主要引见了机器学习的隐私定义，机器学习的隐私威胁，以及机器学习的隐私保护机制，其中保护机制分为三种，差分隐私，同态加密和安全多方计算，从这三个方面分别对隐私保护进行阐述。
2023/2/4 8:34:08
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运转在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。
[1]它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
[1]它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
2023/2/4 2:53:18
84.16MB
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随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数据时表现优良随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题不用做变量选择现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性另外随机森林便于计算变量的非线性作用而且可以体现变量间的交互作用interaction它对离群值也不敏感本文通过3个案例分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析有无数据的分析取代逻辑斯蒂回归和回归分析上的应用案例的数据格式和Ｒ语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考"＞随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数[更多]
2023/2/3 14:01:57
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机器学习教程、本人动手做聊天机器人（shareditor）机器学习教程、本人动手做聊天机器人（shareditor）
2023/1/24 4:01:29
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在Jupyter笔记本中编写和共享计算分析的十个简单规则该存储库是对及其预印本浏览以下示例笔记本，了解十个简单规则的应用。
此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。
我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。
例子1本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。
规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。
下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。
按钮使用Binder（）服务器在Web浏览器中启动JupyterNotebook或JupyterLab（可能很慢！）。
（请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。
）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。
也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。
NbviewerJupyter笔记本Jupyter实验室HTML规则8：共享和解释您的数据。
为了实现可反复性，我们提供了example1/data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。
该数据与下载位置和下载日期
此外，我们还建立了以众包更多技术和深入的教程，并紧跟快速发展的Jupyter生态系统。
我们鼓励您贡献并分享您的专业知识。
例子1本示例演示了使用机器学习方法预测蛋白质折叠分类的可重现的4步工作流程。
规则9：设计笔记本以供阅读，运行和浏览。
下面的nbviewer链接提供笔记本电脑和笔记本电脑的非交互式预览。
按钮使用Binder（）服务器在Web浏览器中启动JupyterNotebook或JupyterLab（可能很慢！）。
（请参阅Binder网站如何设置到Git存储库的链接。
）HTML链接提供了笔记本的永久静态记录。
也可以从0-Workflow.ipynb顶级笔记本中的链接直接启动所有笔记本。
NbviewerJupyter笔记本Jupyter实验室HTML规则8：共享和解释您的数据。
为了实现可反复性，我们提供了example1/data目录，其中包含运行工作流程所需的所有数据。
该数据与下载位置和下载日期
2023/1/20 10:36:42
53.78MB
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Python_TreeMap_可视化方案数据源（由于不能直接粘贴链接，所以实现代码，请移步看我博客专栏《机器学习》）
2023/1/15 11:06:47
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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