外星人入侵

提供了Python笔记本代码。PCA可以通过特征值分解或奇异值分解技术执行。此代码通过特征值分解执行PCA

matrix cook ，学习机器学习所需的数学基础的查询书籍(Query Books for Learning the Mathematical Basis of Machine Learning)

对python环境的小测试，包含一个制图模块(A small test of Python environment, including a mapping module)

计算模型： BMI指数（即身体质量指数，简称体质指数又称体重，英文为Body Mass Index，简称BMI），是用体重公斤数除以身高米数平方得出的数字，是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。主要用于统计用途，当我们需要比较及分析一个人的体重对于不同高度的人所带来的健康影响时，BMI值是一个中立而可靠的指标。 BMI值原来的设计是一个用于公众健康研究的统计工具。当我们需要知道肥胖是否为某一疾病的致病原因时，我们可以把病人的身高及体重换算成BMI值，再找出其数值及病发率是否有线性关连。不过，随着科技进步，现时BMI值只是一个参考值。要真正量度病人是否肥胖，体脂肪率比BMI更准确、而腰围身高比又比体脂肪率好、但是最好的看法是看内脏脂肪（若内脏脂肪正常，就算腰围很大及体脂肪率很高，健康风险不高，日本相扑很多都是这种胖法）。因此，BMI的角色也慢慢改变，从医学上的用途，变为一般大众的纤体指标。BMI是Body Mass Index 的缩写，BMI中文是“体质指数”的意思，是以你的身高体重计算出来的。BMI是世界公认的一种评定肥胖程度的分级方法，世界卫生组织(WHO)也以BMI来对肥胖或超重进行定义。身高体重指数这个概念，是由19世纪中期的比利时通才凯特勒最先提出。它的定义如下： 体质指数（BMI）=体重（

这是布谷鸟算法的Python代码，可以正常运行，适合初学者或研究者。

说明：  人脸识别MTCNN模型，高效识别人脸，工程全代码(Mtcnn model for face recognition)

说明：  使用LSTM-ARIMA模型进行混合预测，ARIMA做线性部分的预测，LSTM做非线性部分(LSTM-ARIMA model is used for mixed prediction, ARIMA for linear prediction and LSTM for nonlinear prediction)

cifar-10分类，使用cnn卷积神经网络实现(Cifar-10 classification)

基础的强化学习Q-learning算法，对初学者对Q-learning算法得理解比较有帮助，程序包括运行脚本，Q-learning算法脚本以及环境脚本。(Basic reinforcement learning Q-learning algorithm is helpful for beginners to understand Q-learning algorithm. Programs include running script, Q-learning algorithm script and environment script.)

基于python的opencv学习资料，非常适合入门者学习。(Opencv learning materials based on Python are very suitable for beginners.)