《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（4）：训练模型
第四章 训练模型· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géron
Matlab图像处理（1）彩色图像转换为灰度图像（初学必看）
手把手教你用Matlab实现彩色图像转换为灰度图像RGB = imread('F:/1/tuxiang.jpg');%将图像读入工作区Y = rgb2gray(RGB);%将图像灰度化imshow(Y)%显示灰度图像这是一个最基本将彩色图像转换为灰度图像的代码，接下来详细解释代码：‘RGB’是自己设
深度学习-用PyTorch实现面部形象分类(非常详细-适合初学者)
基于pytorch对面部形象分类，训练准确率99.97%，测试准确率96.76
SRCNN：基于深度学习的超分辨率开山之作回顾
本文提供了与SRCNN论文的总结和回顾，如果你对于图像的超分辨率感兴趣，一定要先阅读这篇论文，他可以说是所有基于深度学习的超分辨率模型的鼻祖
二、机器学习基础5（损失函数、梯度下降）
损失函数损失函数（Loss function）又叫做误差函数，用来衡量算法的运行情况.估量模型的预测值 f (x)与真实值 Y 的不一致程度，是一个非负实值函数,通常使用来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。常见的损失函数损失函数用
数据科学 机器学习系列2 机器学习的公平性
在本文中您将学习到0 提高对机器学习中公平性重要性的认识。1 了解与公平相关的危害2 了解不公平评估和缓解措施。
numpy的简单模拟实现股票
任务：模拟股价变化图l定义一个1440（4*60*6）维数组，随机生成[-10, 10]的整数来模拟股价的涨跌([-10, 10]为股票涨幅百分比)l假设开盘价为10元，生成每一时刻的股价数组l将数组在图表中绘制出来此处我们需要用到python下的numpy和matplotlab两个包来实现我们本次
HIST：微软最新发布的基于图的可以挖掘面向概念分类的共享信息的股票趋势预测框架
2022 年 1 月微软研究院的提出了一种新颖的股票趋势预测框架，可以充分挖掘该概念面向来自预定义概念和隐藏概念的共享信息
【重温SSM框架系列】14 - SSM的整合（Spring + SpringMVC + Mybatis）
SSM的整合搭建SSM环境==SSM矿建demo工程已上传至github：[https://github.com/Bryant6/SSM_Demo.git](https://github.com/Bryant6/SSM_Demo.git)==创建maven工程创建工程结构引入所需依赖pom.xml创
数据科学 机器学习系列1 机器学习历史
介绍机器学习发展历史
学习笔记：深度学习（4）——卷积神经网络（CNN）PyTorch实践篇
小白PyTorch超快上手，采用CNN做了一个手写数字识别，一个MINST手写数字预测，以及尝试了Kaggle的Spaceship Titanic案例。
二、机器学习基础6
计算图导数计算是反向传播，利用链式法则和隐式函数求导。线性判别分析（LDA ）思想总结线性判别分析（Linear DiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的降维方法。和 PCA 不考虑样本类别输出的无监督降维技术不同，LDA 是一种监督学习的降维技术，数据集的每个样本有类别输出。
2022 年第十二届 MathorCup 题 自动泊车问题附matlab代码
自动泊车是自动驾驶技术中落地最多的场景之一，自动泊车指在停车 场内实现汽车的自动泊车入位过程，在停车空间有限的大城市，是一个比 较实用的功能，减少了驾驶员将车辆驶入狭小空间的难度。图 1 为 Apollo D-Kit 车辆在开放露天停车位进行泊车的测试场景，无人车泊入路边一个平 行停车位。代码参考【
机器学习——垃圾邮件识别——SVM、MNB模型使用
本次案例采用SVM、MNB模型进行对比用Accuracy、F1 Score进行评估话不多说直接上代码包括数据集下载CSDNhttps://mp.csdn.net/mp_download/manage/download/UpDetailed# 读取数据并用空字符串替换空值df1 = pd.read_c
python数据分析基础010 -利用pandas带你玩转excel表格（终篇）
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2022 年 5 篇与降维方法的有关的论文推荐
本篇文章整理了2022年新发布的5篇与降维技术有关的文章
层次聚类算法的实现
目录1.作者介绍2．层次聚类算法介绍2.1 层次聚类算法原理2.2 层次聚类算法步骤2.3 层次聚类算法分类3．层次聚类算法实现(代码如下)3.1 相关包导入3.2 生成测试数据集3.3 层次聚类实现&画出树状图3.4 获取聚类结果3.5 对比不同方法聚类效果4.参考链接1.作者介绍杨金花，
强化学习—— 离散与连续动作空间（随机策略梯度与确定策略梯度）
强化学习—— 离散与连续动作空间（随机策略梯度与确定策略梯度）1. 动作空间1.1 离散动作空间1.2 连续动作空间1. 动作空间1.1 离散动作空间比如:{left,right,up}\{left,right,up\}{left,right,up}DQN可以用于离散的动作空间（策略网络）1.2
调用阿里API获取城市天气信息
目录一．阿里云天气预报API接口介绍2.1阿里云天气预报API介绍2.2 调用API准备工作及认识二．调用天气预报API三．代码实现四．结果展示五、问题与解决办法赵继涛，男，西安工程大学电子信息学院，2021级硕士研究生研究方向：图像处理电子邮件：[email protected]孟莉苹，女，西安工
