机器学习 第3页
机器学习强基计划4-4:详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现) - MaxSSL

机器学习强基计划4-4:详解半朴素贝叶斯分类AODE原理(附Python实现)

目录0写在前面1独依赖假设2AODE原理3Python实现3.1计算类先验概率3.2计算属性后验概率3.3预测0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法...
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图卷积神经网络(GCN) - MaxSSL

图卷积神经网络(GCN)

2022年10月7日图卷积神经网络(GCN)参考:何时能懂你的心——图卷积神经网络(GCN)-知乎(zhihu.com)​一文让你看懂图卷积神经网络(GCN)!!!-知乎(zhihu.com)​GraphConvolutional…
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(终章)[图像识别]13.OpenCV案例 自定义训练集分类器物体检测 - MaxSSL

(终章)[图像识别]13.OpenCV案例 自定义训练集分类器物体检测

目录一、准备阶段二、图片处理​三、生成描述文件四、生成.vec文件五、生成.xml自定义分类器文件六、识别检测一、准备阶段正样本集:正样本集为包含“识别物体”的灰度图,一般大于等于2000张,...
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【python-Unet】计算机视觉~舌象舌头图片分割~机器学习 - MaxSSL

【python-Unet】计算机视觉~舌象舌头图片分割~机器学习

1简介舌体分割是舌诊检测的基础,唯有做到准确分割舌体才能保证后续训练以及预测的准确性。此部分真正的任务是在用户上传的图像中准确寻找到属于舌头的像素点。舌体分割属于生物医学图像分割领...
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写完Numpy100道基础练习题后的错误总结和语法总结 - MaxSSL

写完Numpy100道基础练习题后的错误总结和语法总结

前言:由于是看视频学习的缘故,在写这100道题目道中有很多视频中没有出现的语法,然而很多语法直接拿来用都是比较简单的,少了很多的循环语句。至此写下这篇错误总结和语法总结,希望可以给小...
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文本特征提取专题_以python为工具【Python机器学习系列(十二)】 - MaxSSL

文本特征提取专题_以python为工具【Python机器学习系列(十二)】

文章目录1.字典文本特征提取DictVectorizer()1.1one-hot编码1.2字典数据转sparse矩阵2.英文文本特征提取3.中文文本特征提取4.TF-IDF文本特征提取TfidfVectorizer()ʚʕ̯•͡˔…
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【数据科学项目02】:NLP应用之垃圾短信/邮件检测(端到端的项目) - MaxSSL

【数据科学项目02】:NLP应用之垃圾短信/邮件检测(端到端的项目)

垃圾短信检测(端到端的项目)我们都听说过一个流行词——“数据科学”。我们大多数人都对“它是什么?我可以成为数据分析师或数据科学家吗?我需要什么技能?并不是很了解。例如:我想开始一个...
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Python 3.14 将比 C++ 更快 - MaxSSL

Python 3.14 将比 C++ 更快

Python是数据科学(DS)和机器学习(ML)中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitYofProgrammingLanguages”,Python是Google上搜索次数最多的语言。除了作为将各种DS/ML解决方案连接…
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2022年全国大学生数学建模竞赛C题思路与程序 - MaxSSL

2022年全国大学生数学建模竞赛C题思路与程序

第一题考虑相关性,可行的方法很多,当然传统的感知机,决策树,随机森林都可以队表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析,当然也可以从相关性上考虑,比如灰色关联,shapely等模型和...
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猿创征文|Python-sklearn机器学习之旅:我的第一个机器学习实战项目 - MaxSSL

猿创征文|Python-sklearn机器学习之旅:我的第一个机器学习实战项目

目录前言一、从目的出发1.导入数据二、项目开启1.导入数据2.预览数据3.数据预处理1.过采样2.欠采样4.数据可视化单变量图表多变量图表5.训练模型5.1划分数据集5.2评估算法5.3模型建立5.4模型预测...
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哈工大2022机器学习实验一:曲线拟合 - MaxSSL

哈工大2022机器学习实验一:曲线拟合

这个实验的要求写的还是挺清楚的(与上学期相比),本博客采用python实现,科学计算库采用numpy,作图采用matplotlib.pyplot,为了简便在文件开头import如下:importnumpyasnpimportmat…
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基于Python实现的决策树模型 - MaxSSL

基于Python实现的决策树模型

决策树模型目录人工智能第五次实验报告1决策树模型1一、问题背景11.1监督学习简介11.2决策树简介1二、程序说明32.1数据载入32.2功能函数32.3决策树模型4三、程序测试53.1数据集说明53.2决策树生...
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