[其它] cs294-ai-sys-fa19:CS294-162； 机器学习系统研讨会-源码

说明：如何贡献 本页描述了如何构建和修改本课程的网站。 要求 您将需要安装最新版本的Ruby。 brew install ruby 我使用以下创建了Bootstrap 4.0版本
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[机器学习] 聚类算法评价指标Precision，F-meare，F1，ACC

说明：聚类算法评价指标
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[其它] 基于电视和Harr基的微波辐射图像重建方法

说明：基于电视和Harr基的微波辐射图像重建方法
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[其它] Collaborative-Filtering:使用协同过滤的推荐系统-源码

说明：协同过滤的实现 是某些使用的一种技术。 是协作过滤的Python实现。 用法 跑： > python main.py 注意： Python版本：3.5.1 所需模块：Numpy，Pandas，Matplotlib 需要首先下载数据集并将其放在dataset/文件夹中。 或者，您可以查看 而无需下载数据集。 数据集 ，100K数据集 报告 是该报告的pdf版本。 文件树 Python files: ├── main.py # Main python file includi
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[其它] dsc-recommendation-system-introduction-nyc-ds-082619-源码

说明：推荐系统介绍 介绍 本课将为您简要介绍推荐系统建模方法。 我们将对这些系统如何工作以及如何使用协作过滤来形成可以利用大数据的力量的准确推荐系统进行直觉开发。 目标 你将能够： 描述推荐系统的作用和原理 描述协作式过滤推荐器系统及其优点/局限性 描述基于内容的推荐者及其好处/局限性 定义隐式和显式评级系统 问题域 推荐系统的目标是使人们接触他们想要的项目。 确切地说，推荐系统为用户预测一组项目的未来偏好，并从该组中推荐最重要的项目。 在当今世界，由于互联网及其全球影响力，人们比以往拥有更多的选择
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[其它] PowerGenome:快速，轻松地为电力系统模型创建输入的工具-源码

说明：动力基因组 注意： PowerGenome的代码和数据正在积极开发中，某些更改可能会破坏现有功能。 通过在加入来了解最新的主要代码和数据发布。 电力系统优化模型可用于探索未来能源系统中不同法规的成本和排放影响。 运行这些模型最困难的部分之一就是组装所有数据。 一个典型的模型将定义几个区域，每个区域都需要以下数据： 所有现有的发电机组（可能在每个区域内分为几个离散的群集） 区域之间的传输限制 每小时负荷概况（包括车辆和建筑物电气化产生的新负荷） 每小时的风能和太阳能发电概况 新发电机组的
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[其它] 基于压缩感知和聚类的无线传感器网络数据聚合

说明：无线传感器网络（WSN）受资源和能源限制。 扩展安全性是一个关键问题。 通过节省能量来延长网络寿命。 传感数据通常表现出一定程度的相关性。 具体而言，由于附近的传感器节点的读数可能具有较高的空间相关性类似的环境。 本文提出了一种新的数据聚合方法来有效地减少大型监控传感器网络的通信成本和延长的网络寿命。 这该方法联合利用压缩感知（CS）和聚类通过收集信号来收集信号在数据收集点获得少量样本，以获得足够准确的近似值尽可能少地消耗能量的空间场。 为了说明这一理论，数值模拟是进行合成的传感器数据。 结果证
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[其它] Music-Recommender-last.fm:使用Apache Spark的推荐系统-源码

说明：推荐系统-Last.fm 介绍 问题的背景： 对于在媒体流，电子商务等领域开展业务的公司而言，重要的是要了解其客户可能喜欢的内容。 拥有推荐系统可以通过进行个性化推荐来帮助向客户提供个性化体验。 在此项目中，我们可以利用last.fm中的客户数据来构建推荐系统，该系统可以使用监听历史记录和/或用户信息（例如用户年龄，位置，性别等）提供个性化推荐。 除了构建推荐算法之外，我还使用该项目向自己介绍了Apache Spark。 我已经使用了pyspark的ALS工具来构建基于矩阵分解的推荐算法。
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[其它] Fake-News-Detection-System:假新闻检测系统，用于检测新闻是否为伪造。 使用“说谎者，说谎者着火的裤子”训练模型-源码

说明：假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述
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[其它] 基于自适应超稀疏采样的微波辐射干涉法

说明：基于自适应超稀疏采样的微波辐射干涉法
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[其它] magento2-alpaca-theme:Magento 2主题建立在专为电子商务设计的Alpaca设计系统之上-源码

说明：羊驼毛-Magento 2.4的组件和主题 描述 Magento 2的羊驼主题是alpaca-packages一部分。为了使其具有所有功能，我们使用以下模块： 开源的 玛格帕尔/ magento2-gmailsmtpapp magepal / magento2-googletagmanager mailchimp / mc-magento2 微笑/弹性套装 snowdog /模块子弹点 snowdog /模块类别属性 snowdog /模块-羊驼-acm snowdog /模块菜单 s
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[其它] ABRS:自动行为识别系统（ABRS）-源码

说明：自动行为识别系统（ABRS） 版权（c）2019 Primoz Ravbar UCSB在BSD 2条款下获得许可[详细信息请参阅LICENSE]由Primoz Ravbar撰写 自动行为识别系统可以从视频中注释自由移动的苍蝇以及其他动物的行为。 它不需要框架对齐，分割，解剖信息或姿势估计。 它可以可靠地识别在高度可变的背景，动物方位，位置，光线水平，电影质量和其他条件下的行为。 它通过从视频中提取时空特征来做到这一点。 然后，可以将这些时空功能与有监督的机器学习（ML）结合使用，对行为进行分类
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