ML2022@CSE.CSU。中南大学机器学习作业四。Neural Network&Deep Learning李宏毅吴恩达机器学习HW4。增加loss和accuracy的图像绘制。手把手入门机器学习中的神经网络与深度学习。包含了各种optimizer优化器的公式推导，原理及代码。

Harvard cs153 compiler HW4

HW4：手势跟踪和识别 对于本作业，您将使用OpenCV实现手势识别和跟踪。 然后，您将使用它来创建自定义手势，并控制键盘和鼠标操作。 进行手部追踪有两种基本方法：在本作业中将采用自底向上的特征工程和基于启发式的方法。 和“从数据中学习”的方法。 前者在早期的AR / VR系统中已被广泛使用。 后一种方法在今天很普遍，但不适用于此作业。 但是，“基于数据的学习”方法可以建立在我们处理这些分配的数据之上。 机器学习算法可以替代，扩展或增强您在本硬件中设计的启发式方法。 该作业旨在为您提供实际操作经验，以帮助您从实际视频Feed中提取可靠的输入信息。 这包括诸如人的手抽拉，处理轮廓和船体，实施启发式方法以针对您自己的手势设计重新装修系统以及使用这些手势信息来控制动作（在这种情况下为您的键盘和鼠标输入）之类的概念。 后勤 接受分配后，应该已经创建了一个单独的存储库“ hw4-gesture-

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HW4

分享在哥伦比亚大学上的机器学习GR5242的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习的知识点。

分享在哥伦比亚大学上的机器学习在Python中的实践课的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习以及Python的知识点。这是一门实践性非常强的课。使用Python和相对应的例子来理解机器学习和深度学习的知识点。这门课让我学到不少东西，强烈推荐大家可以学完整个课程