audiolearn:使用 PyAudio 和 Scikits 的机器学习演示

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文件名称：audiolearn:使用 PyAudio 和 Scikits 的机器学习演示
文件大小：3.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-07-12 00:46:15
Python 音频学习 使用 PyAudio 和 Scikits.learn 的机器学习演示。 这里的代码是机器学习课程的一部分。 课程说明 机器学习是计算机科学的一个领域，涉及编写可以根据数据输入做出和改进预测或行为的程序。 机器学习的应用非常广泛——从自动驾驶汽车到垃圾邮件过滤器，再到自动更正算法等等。 使用 Python 的开源机器学习库 scikit-learn，我们将介绍强化学习（用于为国际象棋等游戏创建人工智能的那种）、监督学习（用于手写识别的那种）和无监督学习（ eBay 用于对其产品进行分组的类型）。 然后，我们将使用 numpy（一个 Python 的开源通用计算库）通过傅立叶变换进行音频分析，我们将使用我们新发现的音频分析和机器学习技能来编写非常基本的语音识别软件。 还将讨论机器学习在多点触控手势识别和计算机视觉领域的应用，借鉴我在特斯拉的工作以及对自动驾驶汽车和自动潜艇的研究。 文

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audiolearn-master
----supervised()
--------polreg.py(422B)
--------linreg.py(340B)
--------curreg.py(695B)
----written()
--------ml_map.png(743KB)
--------notes.pdf(845KB)
--------notes.tex(11KB)
----graph()
--------_ui2py.pyw(946B)
--------ui_plot.ui(2KB)
--------ui_plot.py(3KB)
--------recorder.py(4KB)
--------realTimeAudio.py(1KB)
--------ui.py(409B)
----unsupervised()
--------cluster.py(1KB)
--------ransac.py(1KB)
----LICENSE(1KB)
----speech()
--------main.py(485B)
--------svt.py(23KB)
--------svmdemo.py(1KB)
--------graph.py(3KB)
----.gitignore(45B)
----pyaudio()
--------aaa.wav(860KB)
--------wire.py(654B)
--------ooo.wav(860KB)
--------record.py(735B)
--------playback.py(558B)
--------eee.wav(860KB)
----README.md(3KB)