说明：PCA在人脸识别中的应用

说明：航空公司客户满意度预测分析

说明：独立项目

说明：该存储库包含5个实验室，专注于在Stats和ML课程期间完成的统计学和机器学习概念。每个实验室都旨在提供实践经验和对该领域关键主题的理解。

说明：使用自动编码器、主成分分析（PCA）和神经网络（NN）作为输入层的RGB图像去噪。目标是比较他们的表现，并提出全面的结果。

说明：一个项目展示了各种降维技术在2D和3D中可视化和分析模拟健康诊断数据的应用。

说明：学习了ML的基本原理和应用：Prob.&简介线性代数，决策理论，MLE&BE，线性模型，线性离散…

说明：数据挖掘课程-2024年秋季

说明：SMAI迷你项目||使用主成分分析的人脸识别

说明：在此处查找所有ExcelR Data Science分配解决方案

说明：欧盟国家能源价格预测

说明：PCA的公式接口

说明：探索用于汽车测试优化的机器学习。预测分析，以减少测试时间和环境影响。

说明：本项目以推进信用卡欺诈检测为重点，采用机器学习算法，包括神经网络和决策模型…

说明：进行PCA的软件包，包括碎石图和双图

说明：PCA面试问题和答案，帮助您为2024年的下一次机器学习和数据科学面试做好准备。

说明：在uOttawa 2023 ML课程中，深入研究先进技术以提高ML性能。该存储库提供Python实现…

说明：在这个项目中，我们创建了一个系统，允许我们从诊断患者的数据库中预测心脏病患者。这是通过使用机器学习技术和应用PCA方法进行数据处理，并通过KNN算法准备收集的数据进行分类来实现的，这使得我们能够实现97.83%的准确率。

说明：运动运动与运动想象期间ECoG信号之间的功能连接差异

说明：TypeScript中的PCA实现

说明：基于PCA降维的真实人脸图像分类

说明：使用numpy从头开始PCA算法的Python实现

说明：一系列关于随机过程和机器学习的12个任务实验室，包括在Google Colab笔记本中实现的大量模型和技术

说明：使用Python进行机器学习

说明：从头开始构建语音控制汽车，结合机器学习方法、分类、控制系统、PCA等。

说明：ПрОГноироВаниеисхоДалеетен我Па表格我еатовс表格

说明：实现了主成分分析（PCA），并对图像数据集进行了降维。实现了GMM的分层聚类EM算法，并进行了聚类操作。

说明：在这个项目中，我利用Spotify API来收集丰富的歌曲功能，我仔细分析并利用这些功能来创建一个基于内容的推荐网站。用户友好的界面，由Streamlit提供支持

说明：IC8004模式识别导论

说明：使用机器学习模型（K-Nearest-Neighbors、支持向量机、Logistic回归、随机森林和XGBoost）估计卵巢癌患者的生命状态