Python到机器学习再到深度学习:一条完整的人工智能学习之路

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计算机毕业设计:基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 预测模型+爬虫(包含文档+源码+部署教程)

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《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

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推荐算法架构7:特征工程(吊打面试官,史上最全!)

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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

人工智能计算机视觉:解析现状与未来趋势

人工智能计算机视觉的发展,如同一场精彩的科技盛宴,我们期待着更多创新的涌现,为未来的智能化世界贡献更多可能性。在迎接未知的同时,让我们保持对技术的敬畏之心,引导着它走向更加美好的未来。计算机视觉是人工智能的一个重要分支,其目标是使机器具备类似于人类视觉的能力。计算机视觉的不断发展不仅改变着我们对技术

一文读懂分类模型评估指标

模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分,用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵,准确性,精度,召回率和F1分数。

Azure Machine Learning - Azure OpenAI GPT 3.5 Turbo 微调教程

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Spark Machine Learning进行数据挖掘的简单应用(兴趣预测问题)

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处理不平衡数据的过采样技术对比总结

在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。

EDA中常用的9个可视化图表介绍和代码示例

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深度学习基础实例与总结

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【机器学习】主成分分析(PCA)算法及Matlab实现

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人工智能、机器学习、深度学习之间的关系是什么?

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高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

今天给大家带来的主要内容包括:高斯分布,高斯混合模型,EM算法。废话不多说,下面就是本文的全部内容了!

粒子群算法详解

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处理不平衡数据的方法小结(算法层面)

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