• 2025-01-21细说机器学习算法之XGBoost及代码实现
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  • 2025-01-21深度学习目标检测使用yolov8训练使用路障类数据集之_道路积水检测数据集并构建一个基于YOLOv8的道路积水检测系统 来检测识别道路积水
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  • 2025-01-21训练YOLOv8模型_胸部x光片检测数据集 且构建一个基于YOLOv8的胸部X光片检测系统 voc_yolo 深度学习目标检测来训练胸部x光片数据集
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  • 2025-01-21深度学习目标检测框架训练使用YOLOv8训练钓鱼检测数据集 使用Flask或FastAPI等框架创建RESTful服务并构建一个基于YOLOv8的钓鱼检测系统
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  • 2025-01-20【PyTorch】使用回调和日志记录来监控模型训练
    就像船长依赖仪器来保持航向一样,数据科学家需要回调和日志记录系统来监控和指导他们在PyTorch中的模型训练。在本教程中,我们将指导您实现回调和日志记录功能,以成功训练模型。一、理解回调和日志记录回调和日志记录是PyTorch中有效管理和监控机器学习模型训练过程的基本工具。1
  • 2025-01-20Chapter 6.2-Preparing the dataset
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  • 2025-01-20[Deep Learning] 使用多分类的Sequential神经网络模型实现新闻分类
    一、内容实现概述本文主要讲述使用keras库内置的Sequential(序列)模型,实现新闻分类。具体实现过程如下:导入所需库:预先导入keras库导入数据:调用keras库内置的房价数据库(imdb,即互联网电影资料库)方法load_data(),导入并分割好数据数据预处理:对由整数表示的电影评论数
  • 2025-01-20[Deep Learning] 使用标量回归的Sequential神经网络模型实现房价预测
    一、内容实现概述本文主要讲述使用keras库内置的Sequential(序列)模型,实现房价预测。具体实现过程如下:1.导入所需库:预先导入keras以及scikit-learn库2.导入数据:调用keras库内置的房价数据库(boston_housing)方法load_data(),导入并分割好数据3.数据预处理:对房价数据进行特征缩
  • 2025-01-202025版最新大模型微调指南,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    前言Prompt工程技术文章专栏系列已更新七章,涵盖了AI开发生态中的多种使用场景,并提供了足够实用的Prompt技巧。而现在,随着大模型调用变得越来越简单,tokens成本也大幅降低,AI开发者可以轻松进行API封装与二次开发。部分平台更是支持定制场景微调,推动着“AI+”模式在市场上蓬勃
  • 2025-01-20AI应用实战课学习总结(6)分类算法分析实战
    大家好,我是Edison。最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》,记录下我的学习之旅,也算是总结回顾。今天是我们的第6站,一起了解下分类算法基本概念 以及通过分类算法辅助疾病诊断的案例。分类问题介绍分类算法是用来预测离散标签的算法,它可以预测输入的数据标签属于哪一个类别。举
  • 2025-01-19验证码识别中的图像处理与机器学习方法
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  • 2025-01-19用Python实现SVM搭建金融反诈模型(含调试运行)
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  • 2025-01-19TensorFlow手写数字识别
     In [1]:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasaspd In [2]:(x_train_all,y_train_all),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mn
  • 2025-01-19【模型】Informer模型详解
    Informer是一种针对长时间序列预测任务设计的深度学习模型,特别适用于解决序列数据的高效建模与预测问题。Informer提出了许多创新的机制,尤其是在计算效率方面,能够显著提高长时间序列预测的准确性和速度。以下是对该模型的详细介绍。1.模型架构Informer的核心思想是通
  • 2025-01-18[锂电池寿命预测]基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测
    [锂电池寿命预测]基于Transformer-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测%%数据归一化[P_train,ps_input]=mapminmax(P_train,0,1);P_test=mapminmax('apply',P_test,ps_input);[t_train,ps_output]=mapminmax(T_train,0,1);t_test=mapminmax('apply',T_
  • 2025-01-18【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的从零开始实现
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋
  • 2025-01-18机器学习基础原理————贝叶斯优化原理及代码实现
    本文通过结合如下论文以及blog:1、贝叶斯优化研究综述:https://doi.org/10.13328/j.cnki.jos.005607.2、高斯回归可视化:https://jgoertler.com/visual-exploration-gaussian-processes/3、贝叶斯优化:http://arxiv.org/abs/1012.2599对贝叶斯优化进行较为全面的介绍,以及部分代
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  • 2025-01-17【大数据】机器学习-----线性模型
    一、线性模型基本形式线性模型旨在通过线性组合输入特征来预测输出。其一般形式为:其中:x=(x
  • 2025-01-17[Machine Learning] 使用经典分类模型k最近邻(kNN)实现鸢尾花分类
    一、内容实现概述本文主要讲述使用scikit-learn库内置的kNN模型,实现鸢尾花分类。具体实现过程如下:1.导入所需库:预先导入scikit-learn库2.导入数据:调用sklearn库内置的加载数据的方法load_iris(),导入鸢尾花数据3.数据预处理:对鸢尾花数据进行预处理,获得特征数据与目标数据4
  • 2025-01-17高斯贝叶斯分类器实战
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  • 2025-01-16【机器学习:十七、多分类问题和Softmax函数】
    1.多分类问题1.1多分类问题定义多分类问题是指一个模型需要从多个类别中选择一个类别作为输出的任务。与二分类问题不同,多分类任务中类别的数量n>2
  • 2025-01-16学习进度笔记⑩
    Tensorflow线性回归源代码:importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#设置训练参数,learning_rate=0.01,training_epochs=1000,display_step=50learning_rate=0.01training_epo