1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical
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2024-05-27 20:11:58
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# 教你实现蘑菇毒性机器学习
在机器学习中，一个有趣的应用是利用数据预测特定因素。今天，我们将一起学习如何使用机器学习模型来判断蘑菇是否可食用。以下是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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# 蘑菇分类机器学习项目指南
在这个项目中，我们将使用机器学习来分类蘑菇，通过提取特征并构建模型，帮助我们判断蘑菇是否可食用。以下是实现该项目的基本流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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蘑菇数据集数据挖掘探索-数据处理、SVM、决策树、神经网络背景介绍与实验目标背景介绍实验目标数据挖掘分析与建模分析流程数据初步探索与分析数据预处理数据缺失值处理数据编码模型及算法构建决策树模型sklearn的高斯朴素贝叶斯算法神经网络算法SVM支持向量机算法调参分析实验结果算法对比性能评估小结 背景介绍与实验目标背景介绍误食野生蘑菇中毒事件时有发生，误食毒蘑菇是我国食物中毒事件中导致死亡的最主要
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2023-09-25 20:39:42
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留坑 宇宙蘑菇(mushroom)【问题描述】 小m在宇宙中发现了一种奇怪的蘑菇，他每天都会固定分裂一次，长度为x的蘑菇回分裂成两个长度为x-1和x＋1的蘑菇，但长度为0的蘑菇是不存在的，所以长度为1的蘑菇只能生成长度为2的蘑菇。
现在小m第一天有一个长度为2的蘑菇，他想知道第n天他有多少个蘑菇。
【文件输入】 一个整数n，意义同上。【文件输出】 一个整数ans。【样例输入】
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2024-07-05 19:16:31
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# 机器学习识别毒蘑菇的流程与实现
对于初学者来说，机器学习的世界既神秘又迷人。特别是应用在实际问题，如识别毒蘑菇时，我们需要掌握一些基本的流程和技术。在这篇文章中，我将为大家介绍如何实现一个机器学习模型来识别毒蘑菇。
## 整体流程
我们可以将“机器学习识别毒蘑菇”的过程分为几个步骤，下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-29 08:46:50
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# 机器学习与毒蘑菇识别
蘑菇是自然界中的一种美味食材，但其中也包含许多有毒品种。误食毒蘑菇会导致严重的健康危害，因此如何快速而准确地识别毒蘑菇显得尤为重要。随着机器学习技术的快速发展，我们能够利用这些技术来创建高效的毒蘑菇识别系统。
## 数据集准备
首先，我们需要一个包含毒蘑菇与非毒蘑菇特征的数据集。常用的蘑菇数据集为UCI的Mushroom数据集，它包含8054个样本及22个特征，其中
以前学华为大数据的时候做到过蘑菇识别问题。实验是基于UCI mushroom dataset，预测检测样本是有毒的还是可食用的。数据集有8000多个样本，22个属性。我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数据，把每个品种的蘑菇的几十个特性用人工抽取出来，感觉工作量巨大。相对来说，ResNet50“看图说话
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2023-08-17 12:24:57
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对如下两种类型的蘑菇进行识别与分类： A类：B类： 计算提供的A、B类所有图片的特征值，求取所有特征值的平均值、方差等，经过大量的计算方法分析，发现简单地靠各个特征乘以一定比例系数求取A、B类的分类范围，基本不可能完全地分开A、B类（即A、B类特征数据范围不可能没有交集）。考虑用模式识别的方法，通过机器自动识别建立分类器。 下表只列出了A、B类所有图片的特征值的平均值 由于模式识别用的特征越少越
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2024-07-27 09:37:54
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《基于小型训练集的深度学习迁移的食用毒蘑菇机器视觉识别系统》论文笔记链接：Machine Vision Recognition System of Edible and Poisonous Mushrooms Using a Small Training Set-Based Deep Transfer Learning | IEEE Conference Publication | IEEE Xp
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2023-11-20 19:24:09
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作者：胡琦“ModelArts + MindSpore”实战ResNet50毒蘑菇识别Copy攻城狮人狠话不多，学AI就到huaweicloud.ai,和“MM”一起玩转AI。前言大家好，我是Copy攻城狮胡琦，有幸参与华为业界首个全场景AI实战营。本次分享是MIndSpore 21天实战营的第三次课--基于ResNet50实现毒蘑菇识别。提到计算机视觉就不得不说ResNet50，这个2015年提
# 使用Flink进行机器学习——蘑菇练习题
在当今的数据驱动世界，Apache Flink作为一个分布式流处理框架，得到了广泛的应用。机器学习是数据分析中非常重要的一个领域，本篇文章将带领大家通过“蘑菇练习题”来了解如何在Flink中实现机器学习。
## 流程概述
在开始之前，我们先对整个过程进行一个概述。下面是实现“蘑菇练习题”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
中国水稻主产区产毒真菌的分布Distribution of mycotoxin-producing fungi across major rice production areas of ChinaFood Control [IF: 5.548]DOI：https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108572发表日期：2021-11-12中国两大仓库稻谷中微生物
There are about 50,000 species of mushrooms and out of which 1 to 2 % of them are poisonous. Predicting whether a mushroom is edible or not is a classic problem in the domain of Machine Learning. A mu
# 机器学习训练一个可以区分蘑菇图片是不是毒蘑菇
蘑菇是一种常见的食材，但有些蘑菇是有毒的，误食会导致中毒甚至危及生命。为了帮助人们更容易地区分蘑菇是否有毒，我们可以利用机器学习技术来训练一个模型，让它能够辨别蘑菇的照片是不是毒蘑菇。
## 数据收集
首先，我们需要收集一些包含毒蘑菇和无毒蘑菇的图片数据集。可以在互联网上搜索各种蘑菇的图片，并手动标记这些图片是不是毒蘑菇。在这里，我们先以简单
原创
2024-06-05 04:45:36
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# 机器学习通过蘑菇属性判断是否有毒
## 1. 简介
在这篇文章中，我们将介绍如何使用机器学习算法来判断蘑菇是否有毒。机器学习是一种让计算机通过数据和模型来进行学习和预测的方法。我们将使用Python编程语言和一些常用的机器学习库来完成这个任务。
## 2. 流程
下面是整个项目的流程，我们将使用表格来展示每个步骤的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------
原创
2023-08-22 07:01:49
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# 用机器学习判断蘑菇的毒性
## 介绍
在这个项目中，我们将使用机器学习来根据蘑菇的形状判断其是否有毒。我们将通过数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估和测试等步骤来逐步实现这个目标。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[选择模型]
C --> D[训练模型]
D -->
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是kaggle案例分享的第3篇，赛题的名称是：Mushroom Classification，Safe to e...
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2022-08-09 06:25:11
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本周学习内容为SVM的基本原理和运用。参考资料：耳东陈：零基础学SVM—Support Vector Machine(一)1、什么是SVMSVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。如图1所示，红色和蓝色的二维数据点显然是可以被一条直线分开的，在模
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2024-09-28 17:37:40
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# 从头开始实现机器学习毒蘑菇
## 引言
机器学习是一门强大的技术，可以用来解决各种问题。其中之一就是识别毒蘑菇。在这篇文章中，我将向你介绍如何使用机器学习来实现这个任务。我们将按照以下步骤进行：
1. 数据收集和预处理
2. 特征选择和工程
3. 模型选择和训练
4. 模型评估和优化
5. 预测和应用
让我们逐步进行。
## 数据收集和预处理
在实施机器学习项目之前，我们需要收集数据并
原创
2023-07-01 07:20:29
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