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- 2025-01-14《Keras3通过使用 EfficientNet 进行微调进行图像分类》
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- 2025-01-11【漫话机器学习系列】043.提前停止训练(Early Stopping)
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- 2025-01-07基于决策树的机器学习算法实现足球比赛预测分析推荐
决策树是一种常用的机器学习算法,它可以用于分类和回归任务。在足球比赛中预测“大小球”(即比赛的总进球数是否超过某个阈值)可以看作是一个分类问题。以下是一个使用决策树预测足球大小球的代码实现流程解析:1.数据准备首先,需要准备训练和测试数据集。这些数据集应该包含与比
- 2024-12-1712.7 每日总结(随机森林算法实现与测试)
今天学习机器学习算法 一、实验目的深入理解随机森林的算法原理,进而理解集成学习的意义,能够使用Python语言实现随机森林算法的训练与测试,并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。二、实验内容(1)从scikit-learn库中加载iris数据集,使用留出法留出1/3的样本
- 2024-12-14深入详解机器学习基础中的模型评估方法
引言 机器学习正在快速改变我们的世界,从自动驾驶汽车到个性化推荐系统,其应用无处不在。然而,一个成功的机器学习项目不仅依赖于强大的算法和丰富的数据,还需要精确的模型评估方法。模型评估是机器学习过程中不可或缺的环节,它通过衡量模型对新数据的预测能力,来指
- 2024-12-13前端必须掌握的设计模式——装饰器模式
目录定义特点场景举例实现装饰器方式TS装饰器不生效问题总结 定义 装饰器模式(DecoratorPattern)属于结构型设计模式。将新的行为以创建类的方式去对原始对象进行包装,在实现同一接口并且不修改原有结构的前提下,达到扩展新行为的目的。简而言之,装饰
- 2024-12-12转载:【AI系统】Auto-Tuning 原理
在硬件平台驱动算子运行需要使用各种优化方式来提高性能,然而传统的手工编写算子库面临各种窘境,衍生出了自动生成高性能算子的的方式,称为自动调优。在本文我们首先分析传统算子库面临的挑战,之后介绍基于TVM的业界领先的三个自动调优系统。高性能算子挑战DNN部署的硬件平台越来
- 2024-12-11解释下为什么说通配符选择器要慎用?
在前端开发中,通配符选择器*虽然方便,但应谨慎使用,主要原因在于其性能影响和潜在的样式冲突:性能影响:增加浏览器工作量:通配符选择器会匹配页面上的每一个元素。这意味着浏览器需要遍历所有元素来判断是否应用样式,尤其在大型DOM树中,这会显著增加渲染时间,导致页面加载缓慢,影
- 2024-12-03五款实用报表工具对比推荐,各种免费好用的报表工具等你来试
概述报表工具是企业进行数据分析、展示和决策支持的核心工具之一。本文将为大家介绍五款各具特色的报表工具,包括国产的山海鲸报表、FineReport,以及国际工具Databox、PentahoReporting和ZohoAnalytics。通过详细分析它们的功能特点、优势和不足,帮助大家根据自身需求选择最适合的
- 2024-11-30[luoguP3810] 三维偏序
题意有$n$个元素,第$i$个元素有$a_i,b_i,c_i$三个属性,设$f(i)$表示满足$a_j\leqa_i$且$b_j\leqb_i$且$c_j\leqc_i$且$j\nei$的\(j\)的数量。对于$d\in[0,n)$,求$f(i)=d$的数量。sol先来考虑类似的二维偏序,即删去\(c_i\)
- 2024-11-23快读快写模板 Pro Max
模板namespaceQuickIO{template<typenameT>inlinevoidread(T&x){x=0;signedop=1;charch=getchar();for(;!isdigit(ch);ch=getchar())if(ch=='-')op=-1;for(;isdigit(ch);ch=getchar()
- 2024-10-16准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision) 和 召回率 (Recall) 的详细定义及区别
以下是准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的详细定义和解释:1.准确率(Accuracy)定义:准确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。公式:TP(TruePositive):真正例,正确预测为正类的样本数量。TN(TrueNegative):真负例,正确预测为负类的样本数量。
- 2024-10-10tensorflow快速入门--如何定义张量、定义网络结构、超参数设置、模型训练???
前言由于最近学习的东西涉及到tensorflow的使用,故先简单的学习了一下tensorflow中如何定义张量、定义网络结构、超参数设置、模型训练的API调用过程;欢迎大家,收藏+关注,本人将持续更新。文章目录1、基本操作1、张量基础操作创建0维度张量创建1维张量创建多维张量2、转换
- 2024-09-18关于决策树集成的一份介绍
在这片文章中我将介绍决策树集成有关的东西,会主要分为两部分去讲,一部分是随机森林,另一部分是梯度提升决策树。一、集成学习集成学习(EnsembleLearning)是构造多个学习器来完成学习任务的方法。在这个过程中,一般先生成一些个体学习器,然后通过某种策略将他们结合。其中的个体
- 2024-09-12Tensorflow第T4周:猴痘病识别
目录Tensorflow第T4周:猴痘病识别一、前期处理1、设置GPU2、导入数据3、查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测Tensorflow第T4周:猴痘病识别
- 2024-08-27零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习(九)
前言本文主要介绍卷积神经网络的使用的下半部分。另外,上篇文章增加了一点代码注释,主要是解释(w-f+2p)/s+1这个公式的使用。所以,要是这篇文章的代码看不太懂,可以翻一下上篇文章。代码实现之前,我们已经学习了概念,在结合我们以前学习的知识,我们可以直接阅读下面代码了。代码里使
- 2024-08-21第T10周:数据增强
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- 2024-07-30Tensorflow基础:第一个训练模型
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在开发了基于文档的问答系统之后,需要评估系统对问题回答的准确性,将系统的回答与正确答案进行比对并给出评分。我们实践了以下三类方法,最终对比发现,在评估系统回答的准确性时,用大模型来评估最有效。本文旨在给出大模型的prompt供参考,可以根据自己的需求调整。另两类方法仅作简
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