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毛利学Python

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UCI 信用卡数据集的二元分类分析
人工智能(AI)为改变我们分配信贷和处理风险的方式提供了一个机会,并创造了更公平、更包容的系统。人工智能可以避免传统的信用报告和评分系统,这有助于抛弃现有的偏见,使它成为一个难得的,改变现状的机会。然而,人工智能很容易朝另一个方向发展,加剧现有的偏见,创造出一个循环,加强有偏见的信贷分配,同时使贷款歧视更难找到。我们将通过开源模型Fairlearn来释放积极的一面,缓解偏见消极的一面。
润森
2022-12-20
1.7K0
多模型电影短评情感分析
首先,从传统的特征提取方面对比了BOW、TF-IDF、N-Gram技术,并使用不同的机器学习算法构建了不同的子模型,然后又采用了Stacking模型融合技术对短评情感进行了进一步的探索,最后进阶到深度学习,构建神经网络模型进行文本分类。全文各个模型并不是参数最优,但也有一定的参考价值,因为针对不同的数据集,模型的预测结果都是不尽相同的。言归正传,下面一起来看看电影短评情感分析的结果吧!
润森
2022-12-20
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SHAP 机器学习模型解释可视化工具
SHAP 是机器学习模型解释可视化工具。在此示例中,使用 SHAP 计算使用 Python 和 scikit-learn 的神经网络的特征影响 。对于这个例子,使用 scikit-learn 的 糖尿病数据集,它是一个回归数据集。首先安装shap库。
润森
2022-09-22
1.5K0
Mask R-CNN算法
1.输入一张图片,进行数据预处理(尺寸,归一化等等) 2.将处理好的图片传入预训练的神经网络中(ResNet等,优秀的主干特征提取网络)获得相应的feature map。3.通过feature map中的每一点设定ROI,获得多个ROI候选框 4.对这些多个ROI候选框送到RPN中进行二值分类(前景或后景)和BB回归(Bounding-box regression),过滤掉一部分候选的ROI。5.对剩下的ROI进行ROI Align操作(即先将原图和feature map的pixel对应起来,然后将feature map和固定的feature对应起来) 6.对这些ROI进行分类(N类别分类),BB回归和Mask生成(在每一个ROI里面进行FCN操作)。
润森
2022-09-22
4900
基于TensorFlow卷积神经网络与MNIST数据集设计手写数字识别算法
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架,由谷歌基于DistBelief进行研发,并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日,TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
润森
2022-09-22
4780
Keras 实战系列之知识蒸馏(Knowledge Distilling)
深度学习在这两年的发展可谓是突飞猛进,为了提升模型性能,模型的参数量变得越来越多,模型自身也变得越来越大。在图像领域中基于Resnet的卷积神经网络模型,不断延伸着网络深度。而在自然语言处理领域(NLP)领域,BERT,GPT等超大模型的诞生也紧随其后。这些巨型模型在准确性上大部分时候都吊打其他一众小参数量模型,可是它们在部署阶段,往往需要占用巨大内存资源,同时运行起来也极其耗时,这与工业界对模型吃资源少,低延时的要求完全背道而驰。所以很多在学术界呼风唤雨的强大模型在企业的运用过程中却没有那么顺风顺水。
润森
2022-09-22
7510
LightGBM——提升机器算法(图解+理论+安装方法+python代码)
LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序,分类,回归以及很多其他的机器学习任务中。
润森
2022-09-22
1.2K0
越来越卷,教你使用Python实现卷积神经网络(CNN)
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
润森
2022-09-22
2K0
xgboost算法详细介绍
“弱分类器”的分类能力不强,但它又比随机选的效果稍微好点,类似于“臭皮匠”。“强分类器”具有很强的分类能力,也就是把特征扔给它,他能分的比较准确,算是“诸葛亮”一类的。如果直接可以建立一个强分类器,那弱分类器实际上就是多余的,但是,这世上“绝顶聪明的诸葛亮”少之又少,反而,在某方面有才华的人很多。于是,Boost选择了用三个臭皮匠去顶诸葛亮。
润森
2022-09-22
7740
车牌识别综述阅读笔记
目前车牌识别所遇到的难点主要体现在三个方面,主要体现在:车牌倾斜,图像噪声,还有车牌模糊。
润森
2022-08-18
1.9K0
机器学习特征数据预处理
关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例,主要是标签处理、特征处理和OneHot。
润森
2022-08-18
9460
数据分析及算法总结
简洁的讲: 如果一个样本在特定的空间中的K个最邻近的中的大多数属于某个类,则这个样本属于这个类.
润森
2022-08-18
4300
【小白学习Keras教程】四、Keras基于数字数据集建立基础的CNN模型
-CNN的基本结构:CNN与MLP相似,因为它们只向前传送信号(前馈网络),但有CNN特有的不同类型的层
润森
2022-08-18
4490
近几年,关于基于Imagenet数据集图像分类的模型总结
在过去的几年里,许多深度学习模型涌现出来,例如层的类型、超参数等。在本系列中,我将回顾几个最显着的 deeplearn 图像分类的模型。
润森
2022-08-18
1.2K0
【小白学习PyTorch教程】十三、迁移学习:微调Alexnet实现ant和bee图像分类
多年来,CNN许多变体已经发展起来,从而产生了几种 CNN 架构。其中最常见的是:
润森
2022-08-18
5360
【小白学习PyTorch教程】十一、基于MNIST数据集训练第一个生成性对抗网络
GAN 是使用两个神经网络模型训练的生成模型。一种模型称为生成网络模型,它学习生成新的似是而非的样本。另一个模型被称为判别网络,它学习区分生成的例子和真实的例子。
润森
2022-08-18
2950
【小白学习PyTorch教程】十、基于大型电影评论数据集训练第一个LSTM模型
本博客对原始IMDB数据集进行预处理,建立一个简单的深层神经网络模型,对给定数据进行情感分析。
润森
2022-08-18
4670
【小白学习PyTorch教程】六、基于CIFAR-10 数据集,使用PyTorch 从头开始​​构建图像分类模型
图像识别本质上是一种计算机视觉技术,它赋予计算机“眼睛”,让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。
润森
2022-08-18
5860
kaggle | 研究生入学率预测
原文:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104439681
润森
2020-02-25
3.2K0
Pytorch | RNN分类姓氏
原文:https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104436267
润森
2020-02-25
8340
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