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机器学习实战项目
BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
一、BN介绍1.原理在
机器学习
中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。
是Dream呀
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2024-02-20 03:03
机器学习笔记
计算机视觉
cnn
深度学习
人工智能
杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |
点击进入专栏:《人工智能专栏》Python与Python|
机器学习
|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认,由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯
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2024-02-20 03:01
深度学习
YOLO
人工智能
GPT-4
Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解
概要在大数据时代,处理高维数据集的需求越来越迫切,尤其是在
机器学习
、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索,即找到与给定数据点最接近的数据点。
Rocky006
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2024-02-20 02:58
python
开发语言
(二)【Jmeter】专栏
实战项目
靶场drupal部署
该专栏后续实战示例,都以该篇部署的项目展开操作。前置条件参考“(一)【Jmeter】JDK及Jmeter的安装部署及简单配置”安装部署Jmeter,从文章最后下载“Postman、Rancher.ova、VirtualBox-7.0.12-159484-Win.exe、Xshell-7.0.0144p.exe、Xftp-7.0.0144p.exe”VirtualBox安装首先,双击“Virtual
WEL测试
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2024-02-20 02:12
JMeter接口测试实战指南
jmeter
自动化
测试工具
(五)【Jmeter】使用代理录制HTTP脚本操作步骤及注意事项
前置信息软件版本Jmeter5.6.3服务网址备注drupalhttp://192.168.88.88:18080/(二)【Jmeter】专栏
实战项目
靶场drupal部署用户名密码test1test1test2test2
WEL测试
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2024-02-20 02:12
JMeter接口测试实战指南
jmeter
接口测试
HTTP请求
Michael Bronstein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
方向的热门
人工智能与算法学习
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2024-02-20 02:26
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
Michael Brostein 最新几何深度学习综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
在这些场景下,图结构数据的重要性日渐凸显,相关方法取得了一系列初步成功,而一系列工业应用使得图深度学习成为
机器学习
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
大数据
算法
编程语言
python
机器学习
数据挖掘十大经典算法之KNN
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的
机器学习
算法之一。
我姓许啊
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2024-02-20 01:41
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1,0和1分别代表一类)于解决二分类(0or1)问题的
机器学习
方法
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在
机器学习
和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
跟LV学Python编程——前言
前言LV想说对于一名程序开发初学者来说,选择一个合适的教程至关重要,市面上众多面向初学者的编程教程,大多数都是知识讲解,多偏向于理论,很多人学的时候会发现,好像都会了,但实际
实战项目
的时候,却发现根本做不出来
Python南帝
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2024-02-20 00:36
跟老吕学Python编程
python
爬虫
后端
web
app
web
游戏
数据分析
如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
掌握
机器学习
和深度学习:了解
机器学习
和深度学习的基本概念,例如神经网络、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。学习
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
人工智能
人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种模拟人类智能的技术,通过
机器学习
、机器视觉、自然语言处理等技术实现智能行为。它在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了许多领域。
御翮
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2024-02-19 23:35
人工智能
机器学习
在过去50年,
机器学习
的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法
会敲键盘的猩猩
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2024-02-19 23:23
PRML
机器学习
tensorflow学习笔记(二):
机器学习
必备API
因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和
机器学习
模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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2024-02-19 23:23
深度学习
机器学习
深度学习
机器学习
中的特征工程
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
qq_44980515
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2024-02-19 23:52
机器学习
python
数据分析
人工智能
2.18日学习打卡----初学Dubbo(三)
2.18日学习打卡目录:2.18日学习打卡Dubbo
实战项目
介绍创建dubbo_parent父项目创建子项目user_api项目创建子项目user_consumer项目创建子项目user_provider
中北萌新程序员
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2024-02-19 23:51
每日学习
学习
dubbo
协调尺度:特征缩放在
机器学习
中的重要作用
目录一、介绍二、背景知识三、了解功能缩放四、特征缩放方法五、特征缩放的重要性六、实际意义七、代码八、结论一、介绍特征缩放是
机器学习
和数据分析预处理阶段的关键步骤,在优化各种算法的性能和效率方面起着至关重要的作用
无水先生
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2024-02-19 23:50
人工智能
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习
---HMM前向、后向和维特比算法的计算
1.HMMimportnumpyasnp#In[15]:classHiddenMarkov:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):#使用前向算法N=len(Q)#状态序列的大小M=len(O)#观测序列的大小alphas=np.zeros((N,M))#alpha值T=M#有几个时刻,有几个观测序列,就有几个时刻fortinrange(T):#遍历每一时刻,算出alpha值i
三月七꧁ ꧂
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2024-02-19 23:23
机器学习
机器学习
算法
python
【
机器学习
笔记】5
机器学习
实践
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
RIKI_1
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2024-02-19 23:52
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
和统计学的区别?
1、本质区别:目标:
机器学习
的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。
小桥流水---人工智能
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2024-02-19 23:21
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:
机器学习
中生成模型的问题无监督学习是
机器学习
和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
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2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何
机器学习
问题】:超参数优化篇(超详细)
假设您的
机器学习
项⽬有⼀个简单的流程。有⼀个数据集,你直接应⽤⼀个模型,然后得到结果。模型在这⾥的参数被称为超参数,即控制模型训练/拟合过程的参数。
X.AI666
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2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
机器学习
网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
恒c
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2024-02-19 23:47
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习
中为什么需要梯度下降
在
机器学习
中,梯度下降是一种常用的优化算法,用于寻找损失函数的最小值。我们可以用一个简单的爬山场景来类比梯度下降的过程。假设你被困在山上,需要找到一条通往山下的路。
华农DrLai
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2024-02-19 23:16
机器学习
人工智能
大数据
深度学习
算法
数据挖掘
计算机视觉
创新设计与技术突破:嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景
嵌入式系统在人工智能和
机器学习
领域的应用前景非常广阔,创新设计和技术突破将进一步推动这些领域的发展。
迷璃学妹
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2024-02-19 23:45
人工智能
机器学习
使用Sora部署实时音视频通信应用
实战项目
一、项目概述本项目将构建一个在线教学平台,实现教师与学生之间的实时音视频通信。平台将提供教师上传课件、发起授课邀请,学生加入课堂、实时互动等功能。通过使用Sora,我们将确保音视频通信的稳定、流畅和低延迟。目录一、项目概述二、准备工作三、集成Sora到前端项目引入SoraSDK:在Vue组件中引入SoraSDK。四、实现音视频通信功能监听音视频流事件:在Vue组件中添加事件监听器,处理接收到的音视
GT开发算法工程师
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2024-02-19 22:54
实时音视频
gpt
spring
cloud
音视频
node.js
vue.js
【STM32 CubeMX】GPIO_HAL库源码分析
GPIO1.2HAL_GPIO_Init源码分析GPIO_InitTypeDef初始化结构体HAL_GPIO_Init函数总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,
机器学习
这门技术也越来越重要
人才程序员
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2024-02-19 20:23
stm32
嵌入式硬件
单片机
c
c++
OpenCV介绍和使用
目录一:简介二:安装三:使用一:简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和
机器学习
软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉、
机器学习
等领域。
攻城狮的梦
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2024-02-19 20:43
opencv
人工智能
计算机视觉
optuna,一个好用的Python
机器学习
自动化超参数优化库
️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是
机器学习
中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠
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2024-02-19 20:23
python
开发语言
【
机器学习
笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
【
机器学习
笔记】12 聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
RIKI_1
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2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
聚类
【
机器学习
笔记】4 朴素贝叶斯
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【
机器学习
笔记】 6
机器学习
库Scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python
机器学习
包,它封装了一系列数据预处理、
机器学习
算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的
机器学习
工具包
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
scikit-learn
【
机器学习
笔记】10 人工神经网络
人工神经网络发展史1943年,心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型,MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈,每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数,每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代,人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性,指出了感知机不能解决非线性问题,这极大影响
RIKI_1
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2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
机器学习
训练营逻辑回归分类预测学习笔记
#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念,然后实践了逻辑回归的简单应用(以iris数据库为例子)。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归(LR)Logistic回归是一种分类方法,主要用于两分类问题(binaryproblem),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为:$$logi(z)=
咩神烦
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2024-02-19 19:04
天池学习笔记
逻辑回归
python
机器学习
【
机器学习
笔记】3 逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,逻辑回归是解决分类问题的常见算法,输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1,其余数据为类型2;只需要分类1次,步骤:①->②多分类问题先定义其中一类为类型1(正类),其余数据为负类(rest);接下来去掉类型1数据,剩余部分再次进行二分类,分成类型2和负类;如果有类,那就需要分类-1次,步骤:①->②->③->
RIKI_1
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2024-02-19 19:02
机器学习
机器学习
笔记
逻辑回归
FPGA转行ISP的探索之二:技术路线和概念
图像去噪的算法一般是滤波,比如空域滤波,变换域滤波,
机器学习
方法等,经常是用OpenCV的代码来写。2)CONTRAST,对比
徐丹FPGA之路
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2024-02-19 19:32
FPGA
异构计算
算法
fpga开发
接口隔离原则
算法
机器学习
技法笔记5:Kernel 逻辑回归
5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇:
机器学习
技法笔记1:线性SVM
机器学习
技法笔记2:SVM的对偶形式
机器学习
技法笔记3:KernelSVM
机器学习
技法笔记4
wang_buaa
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2024-02-19 19:49
机器学习技法
机器学习
SVM
001:自动驾驶概述
技术探索阶段(2005年-2015年):随着计算机技术和
机器学习
技术的快速发展,自动驾驶技术开始
qq_31762031
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2024-02-19 19:33
019-自动驾驶技术整理
自动驾驶发展
自动驾驶汽车制造商
自动驾驶技术公司
自动驾驶传感器制造商
自动驾驶软件开发商
自动驾驶图商
自动驾驶汽车零部件供应商
聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
文章标题:聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是
机器学习
中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇之间的样本相似度较低
Evaporator Core
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2024-02-19 19:01
python
强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题
文章标题:强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是
机器学习
中的一个重要分支,它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。
Evaporator Core
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2024-02-19 19:01
python
Z分数标准化
这种标准化方法对于
机器学习
和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下:计算均值和标准差:对于给定的数据集,首先计算其均值(μ)和标准差(σ)。
草明
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2024-02-19 19:30
数据结构与算法
机器学习
人工智能
自然语言处理入门:使用Python和NLTK进行文本预处理
本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK(NaturalLanguageToolkit)库进行文本预处理,为后续的文本分析和
机器学习
任务做准备。
Evaporator Core
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2024-02-19 19:29
深度学习
深度学习
python
tensorflow
Python
机器学习
:Scikit-learn库与应用
当涉及到Python
机器学习
时,Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具,使得
机器学习
变得简单而高效。
数据小爬虫
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2024-02-19 18:11
api
电商api
机器学习
python
scikit-learn
开发语言
运维
服务器
【
机器学习
算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论
机器学习
算法相关知识。
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2024-02-19 18:51
机器学习python算法
GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
作者:CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行
机器学习
回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些
机器学习
回归算法?
_养乐多_
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2024-02-19 18:40
GEE
GEE
javascript
遥感图像处理
云计算
回归
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化
Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的
机器学习
领域
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2024-02-19 18:13
数据挖掘深度学习机器学习算法
挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习
机器学习
文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时,也带来了虚假谣言信息的泛滥,往往
laafeer
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2024-02-19 16:45
cnn
python
深度学习:开启人工智能的未来探索之旅
深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的
机器学习
方法,其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构,实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生
快乐非自愿
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2024-02-19 16:05
人工智能
深度学习
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