大数据：分类算法深度解析
大数据分类算法是处理海量数据、从中提取有用信息的关键工具。本文深入探讨了分类算法的基本原理、常见算法以及它们在不同领域的应用。通过案例分析，我们了解了如何使用决策树、支持向量机和神经网络等算法解决实际问题，并通过代码示例展示了它们在Python中的实现。未来，大数据分类算法的发展趋势包括深度学习的应
AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类
AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在图像处理领域取得了巨大成功。在遥感图像处理中，基于CNN的地物分类技术正日益成为研究热点。本文将深入探讨基于卷积神经网络的遥感图像地物分类方
AI：09-基于深度学习的图像场景分类
图像场景分类是计算机视觉领域的重要任务之一，它涉及将图像分为不同的场景类别，如城市街景、山脉风景、海滩等。本文将介绍基于深度学习的图像场景分类方法，并提供相应的代码实例，展示了深度学习在图像场景分类中的技术深度和应用前景。图像场景分类是计算机视觉中的一项关键任务，对于图像内容理解、图像检索和自动标注
即插即用篇 | YOLOv8 Gradio 前端展示页面 | 支持 【分类】【检测】【分割】【关键点】 任务
YOLOv8 Gradio 前端展示页面 | 支持 【分类】【检测】【分割】【关键点】 任务
【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识
编写卷积神经网络分类软件，编程语言不限，如Python等，以MNIST数据集为数据，实现对MNIST数据集分类操作，其中MNIST数据集共10类，分别为手写0—9。
AI：04-基于机器学习的蘑菇分类
蘑菇是一类广泛分布的真菌，其中许多种类具有重要的食用和药用价值，但也存在着一些有毒蘑菇。因此，准确地区分可食用和有毒的蘑菇对于保障人们的食品安全和健康至关重要。本研究旨在基于机器学习技术开发一种蘑菇分类系统，以实现对蘑菇的自动分类和识别。通过构建合适的数据集和训练机器学习模型，我们可以实现对蘑菇的准
基于VGG16的猫狗分类实战
基于VGG16的猫狗分类实战
数据对象属性分类
月份、日期、一天的时间描述（早上、上午、中午、下午、晚上、夜里），调查问卷的反馈（十分满意、比较满意、满意、一般、不满意、比较不满意、十分不满意），还有军衔、职级等等。从理论上讲，不论什么測量标度类型（标称的、序数的、区间的和比率的）都能够与基于属性值个数的随意类型（二元的、离散的和连续的）组合。此
机器学习——基于朴素贝叶斯分类算法实现垃圾邮件分类
朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类
零基础手把手训练实践-图像分类模型-基于达摩院modelscope
图像分类模型是最简单的，也是最基础的计算机视觉任务，应用非常广泛。本文将手把手介绍零基础训练图像分类模型的实践过程。文章主要介绍如何在标注好的数据集基础上，进行微调，使模型能够在新的数据上重新适配一个新的分类任务。
AI：89-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类
AI：89-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类基于卷积神经网络的遥感图像地物分类是一个令人兴奋的领域，它在环境监测、城市规划、农业、国防等领域具有广泛的应用。深度学习技术为我们提供了更准确、高效的工具，有望在未来进一步提高分类性能。在本文中，我们探讨了卷积神经网络的工作原理、数据准备、模型构建、训练
基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类
当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。请注意，以上代码只提供了一个基本的示例，您可能需要根据具体任务和数据的特点进行适当的修改和调整。在上面的训练过程中，我们遍历训练数据集中的每个样本，将姓氏的字
机器学习-基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类
概率论是许多机器学习算法的基础，此篇博客会给出一些使用概率论进行分类的方法。首先从一个最简单的概率分类器开始，然后给出一些假设来学习朴素贝叶斯分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。我们还将构建另一个分类器，观察其在真实的垃圾邮件数据集中的过滤效果。
机器学习多分类器有哪些
多类支持向量机的另一种改进方法——二次共轭损失函数的支持向量机分类器（Quadratic Conjugate Loss Function Support Vector Machine Multi-Classifier，QCLF-SVM-MC）多类支持向量机分类器的一种改进方法——总损失函数的支持向量
线性回归 正则项（惩罚项）原理、正则项的分类与Python代码的实现
除了前面提到的L1与L2在算法上的区别之外，还有一个重要的区别在于L1正则项的解不是唯一的，而L2正则项的解是唯一的。这是由于L1正则项的正则化图形是一个菱形，其边界在坐标轴上，而L2正则项的正则化图形是一个圆形，其边界是一个平滑的曲线。在线性回归中，正则项是一种用于控制模型复杂度的技术，它通过将系
CS224W5.1——消息传递和节点分类
从之前的文中，学习了如何使用图表示学习进行节点分类。在这节中，将讨论另一种方法，消息传递。将引入半监督学习，利用网络中存在的相关性来预测节点标签。其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕获相关性的关系分类器和传播相关性的集体推理3个步骤。举例而言，半监督学习的节点分类任务：
解决‘function‘ object has no attribute ‘data‘
function对象没有data属性。
机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准
对于这些问题，我们需要一种方式来评估模型的性能，以便选择最合适的模型、调整参数，并最终在实际应用中做出可靠的决策。不同的问题可能需要不同的度量标准。绘制这两种曲线的过程相似，通常需要使用模型的预测概率来确定不同的阈值，并计算相应的性能指标。ROC曲线是另一种用于评估分类模型性能的工具，它关注的是模型
第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）
第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）
智能垃圾分类垃圾桶（K210+stm32mp157）
k210垃圾分类+语音控制+stm32mp157图像采集 UDP传输
