一、概念    pipeline，中文名称又称为管线、传输途径，直译起来有点蹩脚，我们可以理解成它就是一个把各个工具串起来的一个流水线。这里，我们常见的主要有两类pipeline，一类是sklearn中的pipeline，一类是Transformers库中的pipeline。二、sklearn中的pipeline      

训练步骤01importtorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnnfrommodelimport*#训练数据集train_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data",train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),

机器学习实战——基于随机森林与决策树模型的贷款违约预测全过程（附完整代码和可视化分析）关于作者作者：小白熊作者简介：精通python、matlab、c#语言，擅长机器学习，深度学习，机器视觉，目标检测，图像分类，姿态识别，语义分割，路径规划，智能优化算法，数据分析，各类创新融合等等。联系邮

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上一篇：《数据工程师，转型人工智能岗位的理想时空通道》序言：本节将带您深入探索TensorFlow提供的关键工具和方法，涵盖数据集管理和神经网络模型的构建与训练。在现代人工智能框架中，TensorFlow的数据集接口(TensorFlowDatasets,简称TFDS)与Keras模型库为深度学习任务提供

配置HF镜像注意：如果无法访问HuggingFace可以访问它的国内镜像站，方法如下：先安装依赖：pipinstall-Uhuggingface_hub然后在代码的头部加入下面的环境变量设置，记得一定要加载代码的最前面，在importdatastes之前。importosos.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.co

简介Kaggle上的钢板表面缺陷检测数据集Severstal给的是一个csv格式的标注文件，不是一般的coco或者voc格式。这里给出将其转为coco格式的代码。对于数据集的分析可以参考这篇文章：https://www.qixinbo.info/2020/02/15/kaggle-steel/代码#%%importnumpyasnpimportpandasas

写在前面：只是记录自己的学习过程如果错误欢迎指正因为之前电脑里环境配置得很乱对这方面也不太熟悉就不做说明了想知道大家怎么配环境的混子本人是配不出来就花点窝囊费找人这次用yolov8什么都没配基于之前的环境就能跑所以就不做说明了环境配置可以参考：完整且详细

方法一："""多层感知机简单实现Fashion-MNIST分类，从零开始实现"""importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotas

数据集介绍【数据集】道路结冰数据集1527张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。数据集中包含2种分类：“clear_road,ice_road”。数据集来自国内外图片网站和视频截图，部分数据经过数据增强处理。检测范围监控视角检测、无人机视角检测、道路结冰、道路湿滑等，可用于智慧园区、智慧

序言：数据工程师是从传统软件工程师向人工智能方向转型的最佳切入点之一。数据工程师的职责通常是为人工智能项目收集和准备高质量的训练数据集，包括从互联网上获取公开数据、或自行采集、清洗、整理数据集。尽管看似简单，但数据工程师的工作至关重要，因为数据质量直接影响模型的性能

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-PSO-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+粒子群优化+Transformer多元时间序列预测（完整源码和数据）运行环境Matlab2023b及以上。2.CEEMDAN分解，计算样本

一、前馈神经网络前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks,FNN）是人工神经网络中的一种，它的信息流动是单向的，从输入层到隐藏层，再到输入层，没有反向的连接。其中，隐藏层可以有多个，用于处理输入层的数据，且每一个隐藏层通常配合一个非线性的激活函数来进行训练。前馈神经网络的架构

目录前言一、准备数据集二、创建文件结构三、格式化文件1.data文件夹2.config文件夹四、修改yolo的配置文件1.train文件2.json2yolo文件3.datasets文件前言使用yolov3框架训练自己的数据大致分为这四步：准备数据集创建文件结构格式化文件修改yolo的配置文件 

前言YOLO-NAS是目前最新的YOLO目标检测模型。从一开始，它就在准确性方面击败了所有其他YOLO模型。与之前的YOLO模型相比，预训练的YOLO-NAS模型能够以更高的准确度检测更多目标。但是我们如何在自定义数据集上训练YOLONAS？这将是我们本文的目标——在自定义数据集上训

为什么要标准化？如何标准化？内容fit_transform和transform的区别这两个方法都用于对数据进行转换，但它们的适用场景和作用略有不同。1.fit_transform()作用：对数据执行拟合（fit）和转换（transform）操作。用法：用于训练数据，计算均值和标准差等统计量，并基于这些统计量对数据进行转

1.概述        在前几篇文章中，我们初步探讨了如何通过LightGBM模型进行量化选股，并进行了一些简单的特征工程和模型训练。在这一篇文章中，我们将进一步深入，通过优化超参数和实现交叉验证来提高模型的效果，并最终通过回测分析来验证我们所选股票的表现。2.LightGBM超

PreparetrainingandtestdataX=np.array([item["Image"]foritemindata])/255.0#Normalizeto[0,1]y=np.array([item["Label"]foritemindata])Splitintotrainingandvalidationsetssplit_idx=int(0.8*len(X))X_train,

实现方式一：手动实现#Fashion-MNIST分类importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltfromdynamic_plot_loss_accimportD

在医学研究中，我们常常需要评估诊断试验或预测模型的性能。而ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristiccurve）就是一种非常有用的工具，它可以帮助我们直观地了解模型的准确性和可靠性。一、ROC曲线的含义ROC曲线是一种以假阳性率（FalsePositiveRate,FPR）为横轴，真阳性率（Tr

本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：实战|YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测(标注+训练+预测保姆级教程)导 读   本文将手把手教你用YOLO11训练自己的数据集并实现缺陷检测。安装环境YOLO11的介绍和使用这里不再赘

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1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) BO优化前 BO优化过程 BO优化后  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）MBsize=32;Lr=0.1;%CNNLSTM构建卷积神经网络laye

引言在机器学习中，偏差（Bias）和方差（Variance）是两个至关重要的概念，它们共同影响了模型的性能。理解偏差与方差的本质，能够帮助我们找到模型的平衡点，提高模型的泛化能力，避免欠拟合和过拟合。本篇文章将深入探讨机器学习中的偏差与方差，并通过代码示例来演示这些概念。1.偏差与方差