[机器学习] OpenEAR Toolkit 源代码 语音情感分析

说明：OpenEAR Toolkit 源代码，OpenEAR 是一个广泛应用的开源代码工具，他使用OpenSMILE进行语音特征提取. 它使用 Support Vector Machine (SVM) 进行情感预测。
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[机器学习] Python构建二元语法模型.zip

说明：问题：写一个Python程序，使用给定的语料库（metadata.txt的第三列文本），构建二元语法模型，用MLE（最大似然估计）去估计bigram的概率，可以不使用数据平滑技术。需要使用控制台输入法演示该语言模型：当输入一个单词后，程序自动推荐接下来最可能输入的5个单词，如果用户根据推荐或自主输入下一个单词，程序以同样的方式推荐接下来最可能输入的5个单词，以此使用户循环输入。
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[机器学习] OfficeHomeDataset_Aet_Clipart_Product.zip

说明：Office_HomeDataset数据集，参考参考http://hemanthdv.org/OfficeHome-Dataset/，只有Aet、Clipart、Product，只能1GB，Real World另外传
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[机器学习] opencv4下面关于人脸检测和眼睛鼻子检测的haarcascade_frontalface_default.xml

说明：opencv4版本下的终端人脸相关检测模型 haarcascade_eye.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_smile.xml
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[机器学习] l1qc_logbarrier.m

说明：压缩感知L1范数算法程序，Romberg2005年写的。经过验证很好用。该函数直接放入matlab项目组，直接可以使用。有兴趣的朋友可以进行沟通。
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[机器学习] OfficeHomeDataset_Real World.zip

说明：Office_Home数据集其中一部分Real World，参考http://hemanthdv.org/OfficeHome-Dataset/，其他部分数据集参考https://download.csdn.net/download/weixin_42142509/13543779
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[机器学习] 语音情感分析survey

说明：This paper focus on reviewing research efforts analyzing emotions based on text and speech. This paper investigated different feature sets that have been used in existing methodologies. The paper summarizes basic achievements in the field and highlig
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[机器学习] emotion_recog_survey_2017.pdf

说明：In this paper, the recent works on affect detection using speech and different issues related to affect detection has been presented. The primary challenges of emotion recognition are choosing the emotion recognition corpora.
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[机器学习] 平行CRNN, 语音情感分析

说明：Abstract: To better acquire emotional features in speech signals, a parallelized convolutional recurrent neural network (PCRN) with spectral features is proposed for speech emotion recognition.
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[机器学习] 深度学习的不确定性估计和鲁棒性

说明：深度学习模型在分布外预测方面表现不佳: 它们往往做出高置信预测，这在现实世界的应用中是有问题的，比如医疗保健、自动驾驶汽车和自然语言系统，或者在训练数据和模型预测所依据的数据之间存在差异的情况下，这些应用存在相当大的安全隐患。
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[机器学习] 基于文本分类和攻击性消极分类的文本数据库

说明：假新闻一般是夸大其辞的,通过网络达到迅速传播的新闻.通过检查特定的词汇分析感情,和算法可以推演出是否是假新闻
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[机器学习] CCI STAR-EA是短线指标之王，它最具价值之处就是超买超卖

说明：CCI是一种判断超买/超卖指标，是一种重点研判外汇偏离度的外汇分析工具。策略在移动均线判定趋势以后，运用经典的CCI入场信号进场，利用固定比例止损，当CCI达到出场信号，并且达到预期盈利离场。CCI结合移动均线交叉交易策略的逻辑很简单，就是将趋势追踪指标和超买/超卖指标组合在一起。移动均线在发生交叉时，可以显示市场的趋势开始及改变；CCI是一个震荡指标，向交易者提示市场处于超买还是超卖CCI指标被称之为“短线指标之王”它最具价值的地方就是研判短线反弹的顶点和短线回调的底部拐点的功能，短线指标中，
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