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人工智能学习：涵盖数据分析、机器学习实战、线性代数基础、PyTorch深度学习框架、NLTK自然语言处理工具包和TensorFlow 2.x框架的使用。

这份代码涵盖了使用PyTorch进行图像分类的完整流程，包括：训练模型、进行预测、使用测试时增强（TTA）技术提升预测精度、融合多个模型以提高性能、部署模型以便实际应用、利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征、结合支持向量机（SVM）或随机森林等传统机器学习方法进行分类，以及运用模型蒸馏技术优化模型。

Python机器学习入门课程

Java统计分析工具，一个用于机器学习的Java库

适用于网页和 Node.js 的机器学习库

免费机器学习学习资源汇编

一个简单易用的机器学习库

基于MTCNN、Facenet、SVM和FastAPI的实时巴西大哥大（Big Brother Brasil）参与者人脸识别追踪系统。

使用 Python 的 NumPy 库实现周志华教授《机器学习》教材中介绍的算法，以及其他一些经典的机器学习算法。

RumbleDB 1.22.0（“比利牛斯橡树”）适用于 Apache Spark | 在您庞大而杂乱的类 JSON 数据（JSON、文本、CSV、Parquet、ROOT、AVRO、SVM 等）上运行查询 | 无需安装（只需下载一个 jar 包）| 支持声明式机器学习等功能

这个代码库包含一个使用OpenCV和TensorFlow识别印度手语字母的程序，旨在帮助盲人。

只需OpenTextClassification，就能搞定文本分类！这是一个面向所有人的开源文本分类项目，开启你的NLP之旅吧！它可能是目前为止最全面、最强大的开源文本分类项目，支持中文和英文，涵盖多种模型和任务。

如何用R-CNN算法实现目标检测

使用支持向量机 (SVM) 分类器对 Fer2013 数据集中的面部表情（情绪）进行识别训练

本项目研究了一种用于关键词识别的混合系统，该系统结合了卷积神经网络和支持向量机。

这个仓库包含了斯坦福大学安德鲁·吴副教授在Coursera开设的“机器学习”课程中所有Python编程练习的代码。

支持向量机（SVM）及其相关的基于核的学习算法是一类著名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。liquidSVM 是 SVM 的一种实现，其主要特点包括：完全集成的超参数选择、在小型和大型数据集上都具有极高的速度、为专家提供完全的灵活性，以及包含各种不同的学习场景：多类分类、ROC 和 Neyman-Pearson 学习，以及最小二乘、分位数和期望回归。

使用支持向量机 (SVM) 进行印尼语文本情感分析：词典方法与特征提取方法的比较

哈哈，我的本科毕业设计是研究如何从Deepfake换脸视频中提取面部细节特征的算法。

这个代码库提供scikit-learn的入门教程，旨在通过实践解决问题，帮助学习者掌握MLT课程中学习的所有方法和模型。