python 机器学习 sklearn——一起识别数字吧
简介 本文主要简述如何通过sklearn模块利用决策树来进行预测和学习，最后再以图表这种更加直观的方式展现出来 决策树原理在这里！！！ 数据集 学习数据 预测数据 数据处理 数据分离 因为我们打开我们的的学习数据集，最后一项是我们的真实数值，看过小唐上一篇的人都知道，老规矩先进行拆分，前面的特征放一...
机器学习 —— MNIST手写体识别（下）
机器学习 —— MNIST手写体识别（上）https://developer.aliyun.com/article/1507856?spm=a2c6h.13148508.setting.22.1b484f0emHkERh （三） 搭建网络 这段代...
机器学习 —— MNIST手写体识别（上）
pytorch配置 Jupyter notebook 1、打开 Anaconda Prompt（anaconda 3） 2、在终端输入：conda create -n torch python=3.9 ...
【机器学习】数据清洗之识别重复点
引言： 在日益增长的数据海洋中，数据质量成为确保分析结果准确性的关键因素之一。而其中，重复值是数据中常常存在的问题之一。重复值不仅影响数据的准确性，还可能导致分析和建模的错误结果。因此，在进行数据清洗的过程中，识别和处理重复值显得尤为重要。 本博客将深入探讨数据清洗中识别重复值的方法，包括基于行比较...
【机器学习】数据清洗之识别异常点
引言： 数据是现代社会中的一种宝贵资源，但在利用数据之前，我们需要进行数据清洗以确保数据的质量和准确性。 异常值是数据中常见的问题之一，它们可能会对分析和建模产生负面影响，因此识别和处理异常值是数据清洗过程中的重要步骤之一。 本文将介绍异常值的概念、危害以及与缺失值的比较，并探讨了多种识别异常值的方...
【机器学习】数据清洗之识别缺失点
引言： 在机器学习领域，数据的质量直接关系到模型的性能和可靠性。而在实际应用中，我们往往面临一个普遍存在的问题——缺失值。缺失值可能因为各种原因而产生，如传感器故障、数据采集错误或者主观选择性填写。因此，深入了解并识别缺失值成为数据清洗的重要步骤之一。 本文将探讨缺失值的概念及其危害，并介绍在数据清...
文本分类识别Python+卷积神经网络算法+TensorFlow模型训练+Django可视化界面
一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（"体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最...
零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task5 模型训练与验证-学习笔记
相关链接：学习内容来源链接datawhale学习计划一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分...
【Android +Tensroflow Lite】实现从基于机器学习语音中识别指令讲解及实战（超详细 附源码和演示视频）
需要源码和配置文件请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、基于机器学习的语音推断Tensorflow基于分层和模块化的设计思想，整个框架以C语言的编程接口为界，分为前端和后端两大部分 Tensorflow框架结构如下图 二、Tensorflow Lite简介虽然Tensorflow是一款十分优秀的机器学...
机器学习PAI有没有适合用于特定领域的意图识别和插槽填充的深度学习教程呀?
机器学习PAI有没有适合用于特定领域的意图识别和插槽填充的深度学习教程呀?主要想通过文本生成对应的指令，可以有偿
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