在这里，我提供了一个真正的线性分类实现代码，以及一个用scikit-learn对一张图片中的内容分类的例子。4大参数化学习和线性分类的组件我已经多次使用“参数化”,但它到底是什么意思？简而言之：参数化是确定模型必要参数的过程。在机器学习的任务中，参数化根据以下几个方面来确定面对的问题：数据：这是我们将要学习的输入数据。这些数据包括了数据点(例如，特征向量，颜色矩阵，原始像素特征等)和它们对应的标签
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2023-07-12 14:11:09
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在机器学习中，可以使用多种算法模型解决同一个问题，那么如何从中选择出最佳的算法模型呢？当然，这个问题没有一种固定的答案，需要根据不同的问题，尝试使用多种机器学习方法，比较各种算法模型在该问题上的效果，最终才能决定究竟选择哪一种模型。本文将会介绍六种常见的机器学习分类算法及其scikit-learn实现，当你在处理分类问题时，可以尝试使用这些算法。比较不同算法在具体问题上的效果，然后选择一种最佳算法
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2023-11-05 21:05:14
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通常，你可能通过阅读一些机器学习书籍、博客，观看相关的视频教程来学习Python与机器学习，但是，这往往并不算走了上机器学习的学习道路，因为你没有动手实现相关的模型。因此，本文将介绍利用scikit-learn实现常用的5个机器学习模型。scikit-learn库是Python中一个非常流行的机器学习库，它能够非常简单地实现常见的模型，并且代码很容易运行。引言刚开始学习的时候，你不需要了解scik
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2024-05-13 13:24:55
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实战:://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project一、简介：1、传统的文本分类方法：【人工特征工程+浅层分类模型】 （1）文本预处理：①（中文）文本分词正向/逆向/双向最大匹配;基于理解的句法和语义分析消歧；基于统计的互信息/CRF方法；WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法去停用词：维护一个停用词表（2）特征提取特征选
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2023-07-31 22:58:47
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作者 | 金雪锋 最近经常被问，你看“万亿的模型都出来了，你们训练的千亿模型是不是落伍了？”我想说：“虽然都叫超大模型，但是类型是不一样的，虽说每一类模型训出来都不容易，不过澄清一下概念还是必要的”。大概盘算了一下，一年多来，业界发布了非常多的大模型，从去年OpenAI GPT-3 1750亿参数开始，到年初华为盘古大模型 1000亿，鹏程盘古-α 2000亿参数，G
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2024-05-20 12:17:43
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目录经典的图像分类模型AlexNetAlexNet的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估VGGVGG的网络架构手写数字势识别数据读取模型编译模型训练模型评估GoogLeNetInception 块GoogLeNet模型B1模块B2模块B3模块B4模块B5模块手写数字识别数据读取模型编译模型训练模型评估延伸版本InceptionV2InceptionV3ResNet残差块ResN
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2024-04-29 18:45:41
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语言表示模型四种语言表示模型BOWOne-HotCountTFIDFN-gram方法共现矩阵主题模型LDALSA静态词向量NNLMword2vecfasttextGlove动态词向量elmoRNN 序列依赖问题文本表示方法优缺点参考文献 四种语言表示模型语言表示模型有很多种方式，常见的语言表示方式可以粗略的分成非神经网络的方式、基于神经网路的方式。 也可以分为一下四种方式： 1.基于one-ho
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2023-08-11 21:10:02
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我在设置值的Keras后端功能上遇到麻烦。我正在尝试将模型从PyTorch转换为Keras，并试图设置Keras模型的权重，但是权重似乎没有被设置。注意:我实际上并没有使用np.ones进行设置，仅以示例为例。我努力了...加载现有模型import keras
from keras.models import load_model, Model
model = load_model(model_d
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2024-07-03 21:57:44
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来龙去脉交代一下大概是这周二吧，我微信收到一个粉丝求助，内容是这样：粉丝他在github上找到别人写好的图片分类工具，这个软件工具支持预览图片，并将图片移动到指定目录或复制到其他目录，继而实现图片的分类整理。但是这个图片分类软件功能不够强，不支持批量图片复制/移动。所以找我帮忙，在这个代码基础上，改进一下，增加批量图片复制/移动功能。我看了github源代码，大致过了一遍代码，总结发现：使用Pyt
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2024-06-20 20:29:04
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XGBoost多分类预测1. 数据预处理对缺失值进行填充根据业务增加衍生变量，比如占比、分级化、TOP打横等等根据业务删除相应的指标对离散型的指标进行one-hot序列编码2. 模型选择可以进行多分类预测的模型有逻辑回归、决策树、神经网络、随机森林、xgboost，发现效果排名靠前的依次是XGBoost、随机森林、决策树3. 模型调用通过调用python相关包，对XGBoost分类模型进行参数调整
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2023-11-10 09:40:35
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一 . K-近邻算法(KNN)概述K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。KN
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2023-08-16 17:44:35
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图像分类与基础模型图像分类与基础模型什么是图像分类视觉任务的难点机器学习的局限卷积神经网络AlexNetVGGGoogLeNetResNet 图像分类与基础模型什么是图像分类给定一张图片，识别图像中的物体是什么~视觉任务的难点图像的内容是像素整体呈现出的结果，和个别像素的值没有直接关联，难以遵循具体的规则设计算法。机器学习的局限机器学习算法善于处理低维、分布相对简单的数据；图像数据在几十万维的空
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2024-03-25 10:33:55
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。两者都是对对象的一种划分，都用到了NN算法。分类是事先定义好类别 ，类别数不变，常用算法是KNN算法。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定，常用算法是K-Means算法。监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。无监督学习：根据类别未知(没有被标记)的训练样本解
一.图像分类简单介绍 1.什么是图像分类 判断图片中是否有某个物体 一个图对应一个标签
图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉领域中的一项重要基础技术，是图像理解中的重要一环。近日，数据科学家Derrick Mwiti在一篇文章中，就什么是图像分割、图像分割架构、图像分割损失函数以及图像分割工具和框架等问题进行了讨论，让我们一探究竟吧。什么是图像分割?顾名思义，这是将一个图像分割成多个片段的过程。在这个过程中，图像中的每个像素都与一个对象类型相关联。图像分割主要
[toc]## 网络IO的模型分类此IO模型出至Richard Stevens的<>Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：* blocking IO 阻塞IO* nonblocking IO 非阻塞IO* IO multiplexing IO多路复用* signal driven IO 型号驱动IO* asynchronous IO 异步IO>由signal dr
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2024-05-13 16:17:16
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Python 是一门 面向对象 语言，实现了一个完整的面向对象体系，简洁而优雅。 与其他面向对象编程语言相比， Python 有自己独特的一面。 这让很多开发人员在学习 Python 时，多少有些无所适从。 那么，Python 对象模型都有哪些特色呢？ 一切皆对象 首先，在
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2024-02-23 12:12:25
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鸢尾花----聚类Python鸢尾花数据集通常用于分类问题， 这些模型都可以通过Python中的Scikit-learn库进行实现。同时，也可以对这些模型进行参数调优以提高模型的准确性。 Logistic Regression（逻辑回归）： 逻辑回归是一种二分类模型，它可以用于预测某种物品是否属于某个类别。例如，可以使用逻辑回归来预测鸢尾花是否为Setosa。 Decision Tree（决策树）
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2023-06-08 22:09:05
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设计模式设计模式是前辈们经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的最佳实践。我找到的资料列举了以下这些设计模式：工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式、适配器模式、桥接模式、过滤器模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、代理模式、责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式、MVC模式
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2023-11-11 21:18:48
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广义来说，有三种机器学习算法1、 监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机制：在这个算法中，没有任何
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2023-07-11 12:33:46
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