学习项目第15页

1.2 案例：波士顿房价预测

文章目录一、引言二、代码一、引言机器学习项目流程：1.获取数据2.数据预处理(清洗数据)可能碰到以下情况：1.缺少数据值2.含有错误数据值3.数据格式不一致4.重复的记录值3.数据分析与可视化4.选择合适的机器学习模型

哎呦-_-不错·2023-01-29 14:25

使用opencv的dnn模块来进行yolov5的目标检测

cu110yolov56.1opencv4.5.5前言在yolov5的C++部署方案中，opencv应该是最能被想到的一种，从3.3版本后，opencv就加入了dnn这个模块，有了这个模块，很多的机器学习项目就可以通过它来实现部署了

迷途小书童的Note·2023-01-28 20:11

Scikit-Learn & TensorFlow机器学习实用指南(二)：一个完整的机器学习项目【上】

机器学习实用指南(二)：一个完整的机器学习项目【上】作者：LeonG本文参考自：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn&TensorFlow机器学习实用指南》，

桂ILLL·2023-01-28 13:49

Machine Learning 机器学习主要术语

简单的机器学习项目可能会

CharlesLee1120·2023-01-28 10:54

Python TensorFlow框架实现手写数字识别系统

本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。1LeNet-5模型

啊啊啊啊最终·2023-01-27 08:16

我的围棋史

看着一大堆的学习项目的话，我真是无从下手。或许这就是命运吧，巧合之下，我竟然选择了围棋。教我们的老师是一个十分幽默的老师。

我是陈瑞·2023-01-27 08:04

我为什么每天少睡一小时也要考证？

职场多年，除了积累了一些工作经验，随着年龄的增长，女性在职场的竞争力在不断下降，特别是30+的未婚女性，所以我们需要通过努力来提高自身的综合竞争力：1.学习项目管理思维、方法，像管理项目一

南里读书赋能·2023-01-26 15:52

Java开发在线购物推荐网购物商城推荐系统基于用户、物品的协同过滤推荐算法京东商城爬虫 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架大数据、人工智能、机器学习项目开发

linge511873822·2023-01-26 13:36

关于自己学习项目集成管理的一点点心得

前言:说下为什么考这个中项目集成管理工程师的，有的是单纯为了提升专业能力，有的是为了考职称，但不管什么原因既然你选择考这个证书，那就抱着通过的目的来学习吧~说下本人的学习准备过程，放几张自学的笔记图。一点点笔记说一下自己在自学过程中的思路和方法。看书看书至少看2边书，一遍通看，2遍细看记忆。然后在加上多做题，多做题。做题的同时细看书。加强记忆说一下这本书的内容吧，内容覆盖的面还是非常广泛的。知识点

行李箱向日葵·2023-01-26 11:00

Pytorch基础（二）—— Transforms详解

一、概念Transforms是pytorch的图像处理工具包，是torchvision模块下的一个一个类的集合，可以对图像或数据进行格式变换，裁剪，缩放，旋转等，在进行深度学习项目时用途很广泛。

人狮子·2023-01-26 01:07

导出标签_Makesense AI 工具为深度学习照片添加标签

它非常适合小型计算机视觉深度学习项目，这使得准备数据集的过程变得更加轻松快捷。可以以多种受支持的格式之一下载准备好的标签。

研途风物·2023-01-24 23:39

XGBoost的原理、工程实现与优缺点

Xgboost简介XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。

big_matster·2023-01-24 07:06

YOLOv5划分数据集

数据集标注是深度学习项目中不可获取的一部分，下文从划分数据集到利用标注一条龙讲解数据集制作并标注数据集划分数据集划分1.以YOLO为例先新建一个文件夹把数据集（图片全部放入）2.然后新建两个文件夹分别存放数据集

lvzt·2023-01-23 19:05

作者解读ICML接收论文：如何使用不止一个数据集训练神经网络模型？

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：欧明锋，浙江大学导读：在实际的深度学习项目中，难免遇到多个相似数据集，这时一次仅用单个数据集训练模型，难免造成局限

Datawhale·2023-01-22 12:26

一个简单、功能完整的开源WMS仓库管理系统

该项目主要是针对小型物流仓储供应链流程，采用的技术也都比较新，另外作为一个学习项目也不错。

编程乐趣·2023-01-21 10:28

怎样看pytorch源码最有效？

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达现在深度学习项目代码量越来越大，并且单个文件的量也非常的大。

Tom Hardy·2023-01-19 06:13

【仅需4行代码，亲测可用】Jupyter Notebook切换conda虚拟环境

很多人在开发深度学习项目时可能需要在不同的虚拟环境中切换。这些环境不乏包括tensorflow,pytorch,paddlex等不同的框架或者不同版本。

✨光光光光✨·2023-01-18 17:11

常用31个Java机器学习、深度学习、自然语言处理学习库&工具

常用的Java机器学习库在MLOSS.org网站上，列出了70多个基于Java的开源机器学习项目，可能还有更多未列出的项目，存于大学里的服务器、GitHub或Bitbucket中。

秦岭熊猫·2023-01-18 16:52

三个优秀的语义分割框架 PyTorch实现

【导语】本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用

人工智能与算法学习·2023-01-18 14:45

卷积神经网络入门

深度学习项目的步骤或者过程：准备数据提取——从数据源获取Fashion-MNIST图像数据；转换——把数据转换成张量的形式；加载——把我们的数据放入一个对象，使它容易访问。

weixin_42561013·2023-01-18 12:18

Spring Boot 大型线上商城项目实战教程试学（文末视频版）

视频链接在文末在学习一门技术的时候，相信很多开发者会在开源网站上寻找对应技术栈的开源项目，通过阅读源码，学习项目作者的开发思路、解决问题的方法，这一过程，对大多人来说没那么容易，要么一开始不知从何下手，

SYBH.·2023-01-17 10:32

gitee项目能用SVN拉取吗_基于SpringBoot的车牌识别系统（附项目地址）

gitee开源地址https://gitee.com/admin_yu/yx-image-recognition介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目

weixin_39615643·2023-01-17 07:09

开源！基于SpringBoot的车牌识别系统（附项目地址）

介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前

l_瓶中精灵·2023-01-17 07:39

基于Spring Boot的车牌识别系统（附项目地址）

前言介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前

Java小叮当·2023-01-17 07:08

基于SpringBoot的车牌识别系统（附项目地址）

实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目

六月·飞雪·2023-01-17 07:37

机器学习模型学习失败_机器学习项目为何失败

机器学习模型学习失败Asdatascientists,oneofourjobsistocreatethewholedesignforanygivenmachinelearningproject.Whetherwe’reworkingonclassification,regression,ordeeplearningproject,itfallstoustodecideonthedataprepro

weixin_26714187·2023-01-16 12:43

Tensorflow vs Pytorch：哪个更适合你的机器学习项目？

然而，它们也有一些显著的差异，这些差异可能会影响到您选择哪个框架来实现您的机器学习项目。

LightningInSky·2023-01-16 12:28

【阶段四】Python深度学习06篇：深度学习项目实战：卷积神经网络进行狗狗图像分类项目

本篇的思维导图：项目背景应用Keras框架构建卷积神经网络进行狗狗图像分类的预测，以及模型的优化。主要用来熟悉Keras卷积层、池化层网络的使用以及模型的优化方法。数据获取本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：数据集为狗狗数据集，来自全国各地的狗狗图像。上图为部分数据截图。数据预处理图像数据的读取Images目录下的狗狗种类子目录：

胖哥真不错·2023-01-16 10:38

【深度学习】如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程

本文主题为「如何启动一个深度学习项目？」，分为以下六个部分：第一部分

产业智能官·2023-01-16 08:05

深度学习项目入门

文章目录项目整体流程定义网络加载数据集优化参数设置训练验证关于类别的重要补充自定义网络经验本项目模块解析scse模块复现示例双分支unet复现示例调参经验优化器与学习率选择梯度消失/爆炸loss波动很大我的建议是直接从相关的简单项目入手，这里以pytorch版本的U-Net分割代码为例（https://github.com/milesial/Pytorch-UNet）我会先对项目的代码做一个全面的

IIDEAT·2023-01-16 08:33

【阶段三】Python机器学习31篇：机器学习项目实战：基于皮尔逊相关系数搭建电影智能推荐系统

本篇的思维导图：项目背景在当今这个大数据时代，智能推荐系统的应用越来越广泛，网上购物、在线观影、新闻推送的背后都有智能推荐系统算法的支持。人们经常会在视频平台上观看电影，有时明确想要观看某部电影，有时则仅仅是随机搜寻。如果视频平台能利用基于物品的智能推荐系统，从用户对观看过的电影给出的评分中有效地挖掘数据，便能根据用户的偏好个性化地推荐更多类似的电影，从而优化用户体验，提高用户黏性，创造额外收入。

胖哥真不错·2023-01-15 18:38

【阶段四】Python深度学习08篇：深度学习项目实战：循环神经网络SimpleRNN、LSTM进行淘宝商品评论文本情感分析

本篇的思维导图：项目背景随着信息化社会的发展，互联网成为方便、快捷的信息获取渠道之一。在电子商务和社会网站中，大量非结构化的评论文本作为最直观的用户体验数据被保存下来。如何利用这些文字信息归纳出用户对某一事、物的观点态度成为自然语言(NLP)领域一项重要任务。文本情感分析又称文本意见挖掘，是自然语言处理领域最优吸引力的研究方向之一。文本情感分析通过计算语言学知识量化处理得到一段文字的观点态度和情感

胖哥真不错·2023-01-15 17:28

【阶段四】Python深度学习09篇：深度学习项目实战：循环神经网络处理时序数据项目实战：CNN和RNN组合模型

本篇的思维导图：项目背景时间序列数据集中的所有数据都伴随着一个时戳，比如股票、天气数据。这个数据集，是科学家们多年间用开普勒天文望远镜观察并记录下来的银河系中的一些恒星的亮度。广袤的宇宙，浩瀚的星空在过去很长一段时间里，人类是没有办法证明系外行星的存在的，因为行星是不发光的。但是随着科学的发展，我们已经知道了一些方法，可以用于判定恒星是否拥有行星。方法之一就是记录恒星的亮度变化，科学家们推断行星的

胖哥真不错·2023-01-15 17:28

【阶段四】Python深度学习07篇：深度学习项目实战：循环神经网络的原理和结构

本篇的思维导图：循环神经网络循环神经网络，就是专门用于处理语言、文字、时序这类特征之间存在“次序”的问题。这是一种循环的、带“记忆”功能的神经网络，这种网络针对序列性问题有其优势。循环神经网络的原理和结构序列数据的概念序列数据，是其特征的先后顺序对于数据的解释和处理十分重要的数据。语音数据、文本数据，都是序列数据。一个字，如果不结合前面几个字来一起解释，其意思可就大相径庭了。一句话，放在前面或者放

胖哥真不错·2023-01-15 17:58

【阶段三】Python机器学习33篇：机器学习项目实战：医学病症关联规则分析

本篇的思维导图：医学病症关联规则分析项目背景本项目演示一个医学领域的有趣应用——病症关联规则分析，同时利用apyori库和mlxtend库来编写代码，从数据分析的角度去研究病症背后的关联规则。假设有一种医学理论认为，五脏和一些病症之间存在关联关系，见下表。例如，如果一个人的脾出了问题，那么他身上除了会表现出与脾关联的便秘病症，很可能还会伴随着消化不良的病症。五脏

胖哥真不错·2023-01-15 17:26

【阶段四】Python深度学习05篇：深度学习项目实战：卷积神经网络的定义、卷积网络的结构与卷积层的原理

本篇的思维导图：卷积神经网络的定义卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparseconnectivity）和权重共享（weightshared）的特点，而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点，卷积神经网络在图像识别方面能够给出更好的结果。卷积网络的结构卷积网络的典型架构：卷积网络识别MNIST图像

胖哥真不错·2023-01-15 13:24

【阶段四】Python深度学习04篇：深度学习项目实战：深度神经网络预测客户流失率(分类模型)

本篇的思维导图：深度神经网络预测客户流失率(分类模型)项目背景应用Keras框架构建单隐层网络和深度神经网络进行金融客户流失率的预测，以及模型的优化。主要用来熟悉Keras全连接层网络的使用。数据获取本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：编号

胖哥真不错·2023-01-15 13:54

机器学习项目（五）电影推荐系统（三）

TongYixuan_LUT·2023-01-15 13:51

【阶段三】Python机器学习30篇：机器学习项目实战：智能推荐系统的基本原理与计算相似度的常用方法

胖哥真不错·2023-01-15 13:20

CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call 错误解决

Pytorch项目报错：CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall在运行基于pytorch的深度学习项目时，有时候会遇到上述错误

厚积薄发FY·2023-01-14 20:31

CV深度学习项目调试开发过程中报错记录【持续更新】

1、加载读取本地数据集报错：can'topen/readfile:checkfilepath/integritycan'topen/readfile:checkfilepath/integrity我排查定位到问题图片后分析出来的原因就是图片的命名中出现一些特殊的字符或者是无法被解析的字符，连续两个下划线也是不可以的比如我的就是"ad__name.jpg"，这样的就是错误的，可以对自己的文件夹中的图

Together_CZ·2023-01-14 16:02

【阶段三】Python机器学习26篇：机器学习项目实战：LightGBM回归模型

本篇的思维导图：项目实战(LightGBM回归模型)项目背景为促进产品的销售，厂商经常会通过多个渠道投放广告。本案例将根据某公司在电视、广播和报纸上的广告投放数据预测广告收益，作为公司制定广告策略的重要参考依据。本项目应用LightGBM回归算法进行项目实战，整体流程包括数据收集、数据预处理、探索性数据分析、特征工程、模型构建及优化、模型评估。数据收集本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：编号

胖哥真不错·2023-01-14 10:57

【阶段三】Python机器学习27篇：机器学习项目实战：数据降维：主成分分析PCA、基本原理与PCA模型：人脸识别

本篇的思维导图：数据降维：主成分分析PCA建立模型分析特征数据时，很可能会面临特征数据维度过大的问题。例如，根据已有的信用卡持有人信息及其违约数据来建立信用卡违约预测模型时，数据可能包含申请人的收入、年龄、性别、婚姻状况、工作单位等数百个维度的特征。如果将所有特征数据都用来拟合模型，会提高模型的复杂度，造成过拟合风险显著增大，且不同的特征数据间可能存在共线性。此时就需要对数据进行降维，以浓缩特征向

胖哥真不错·2023-01-14 10:57

【阶段三】Python机器学习24篇：机器学习项目实战：XGBoost回归模型

本篇的思维导图：项目实战(XGBoost回归模型)项目背景为了降低不良贷款率，保障自身资金安全，提高风险控制水平，银行等金融机构会根据客户的信用历史资料构建信用评分卡模型给客户评分。根据客户的信用得分，可以预估客户按时还款的可能性，并据此决定是否发放贷款及贷款的额度和利率。数据收集本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：编号

胖哥真不错·2023-01-14 10:26

【阶段三】Python机器学习25篇：机器学习项目实战：LigthGBM算法的核心思想、原理与LightGBM分类模型

本篇的思维导图：LigthGBM算法的核心思想LigthGBM算法是Boosting算法的新成员，由微软公司开发。它和XGBoost算法一样是对GBDT算法的高效实现，在原理上与GBDT算法和XGBoost算法类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。与传统的机器学习算法相比，LightGBM算法具有这些优势：训练效率更高；低内存使用；准确率更高；支持并行化学习；可

胖哥真不错·2023-01-14 10:23

Feature Tools：可自动构造机器学习特征的Python库

目前，很多机器学习项目的模型选择开始转向自动化，而特征工程仍然主要以人工为主。这个过程的重要性可能比模型选择更重要，人工得到的特征总带有一定的局限性。

hellozhxy·2023-01-13 18:43

300行代码实现一个优雅的PyTorch Trainer

我平时也开源了一些深度学习项目，累计

Nicetomeetu-·2023-01-13 11:18

深度学习入门之第三章神经网络一个fashion-mnist图像识别网络

前言我看书上介绍的是如果训练神经网络做图像识别的，正好之前在21个深度学习项目之中有用卷积神经网络做图像识别所以就介绍一下我之前写的吧！！！！！

YYLin-AI·2023-01-13 03:05

【阶段三】Python机器学习13篇：机器学习项目实战：支持向量机分类的算法原理

本篇的思维导图：支持向量机分类的算法原理支持向量机分类算法的基本思路1.最大间隔支持向量机说到底就是一种“线性分类器”，它以“间隔”作为损失的度量，目标通过不断调整多维的“直线”——超平面，使得间隔最大化。所谓“支持向量”，就是所有数据点中直接参与计算使得间隔最大化的几个数据点，这是支持向量机的得名由来，也是支持向量机的全部核心算法。单就核心来看，实际上就是一种换了损失函数的线性方法。这种简化方法

胖哥真不错·2023-01-12 20:00

【阶段三】Python机器学习18篇：机器学习项目实战：AdaBoost算法的核心思想、原理与数学原理举例

本篇的思维导图：AdaBoost算法的核心思想AdaBoost算法（AdaptiveBoosting）是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。