计算机与AI

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训练自己的孪生网络(理论篇)

我的毕设选题是:基于孪生网络的苹果外观品质分级系统研究。以前只是粗略的了解过孪生网络,没有系统学习过,所以现在重新完整的学习一遍孪生网络,学习内容分为两个blo...

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《多层复杂网络的可视化分析》

作者:Fintan McGee(作者) 出版商 Finelybook 出版社 : Morgan & Claypool(2021 年 6 月 10 日) 语言 ...

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《Python3基础》

使Python中的飞跃从初级到中级... Python的基础知识:Python 3实用入门- 完整的Python课程-包括练习,交互式测验和示例项目

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《数据挖掘:实用的机器学习工具和技术,第4版》

数据挖掘:实用的机器学习工具和技术,第四版,提供了机器学习概念的全面基础,并提供了在实际数据挖掘情况下应用这些工具和技术的实用建议。这份备受期待的关于数据挖掘和...

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《深入研究算法:无畏初学者的Python冒险》

Tuckfield出版社Finelybook出版社:No Starch Press(2021年1月27日) 语言:英语 页数:270页 ISBN-10书号:17...

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《几何代数计算入门(计算机视觉)》

几何代数计算(计算机视觉)简介组成 部分:计算机视觉系列(3本书)| 作者:Dietmar Hildenbrand 语言:英语 页数:212页 ISBN-10书...

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《使用MATLAB进行图像,音频和视频处理的基础知识:应用于模式识别》

出版社:CRC Press; 第一版(2021年4月16日) 语言:英语 页数:406页 ISBN-10书号:0367895242 ISBN-13书号:978...

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《几何代数计算入门(计算机视觉)》文末附下载

几何代数计算(计算机视觉)简介组成 部分:计算机视觉系列(3本书)| 作者:Dietmar Hildenbrand 语言:英语 页数:212页 ISBN-10书...

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如何在艺术中使用人工智能的6个例子

人工智能(AI)和机器学习(ML)技术以其大数据解决方案而闻名,适用于许多行业,包括金融,运输,政府以及其他行业。这些技术正在兴起,并以前所未有的方式继续改变着...

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在Python中有效使用JSON的4个技巧

Python有两种数据类型,它们共同构成了使用JSON的理想工具:字典和列表。让我们探索如何:

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数值数据的特征工程

数据馈送机器学习模型,越多越好,对吗?好吧,有时数字数据不太适合提取,因此,本文将介绍多种方法,可以将原始数字转换为更可口的东西。

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如何评估机器学习模型的性能

您可以整天训练有监督的机器学习模型,但是除非您评估其性能,否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标,并对它们的含义和工作方式...

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处理不平衡数据集的5种最有用的技术(2)

大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。例如,在使用的随机森林分类器中, class_weights 我们可以使用字典为少数派类...

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处理不平衡数据集的5种最有用的技术(1)

这几天忙着数学建模竞赛培训,刚好模拟题碰到了不均衡样本建模,那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。

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收藏!改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术(2)

批处理规范化背后的主要思想是,在我们的案例中,我们通过使用几种技术(sklearn.preprocessing.StandardScaler)来规范化输入层,从...

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收藏!改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术(1)

正则化技术对于防止模型过度拟合至关重要,并能使它们在验证和测试集上表现更好。本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。

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10个Python字符串处理技巧和窍门(2)

如果您对查找字符串中子字符串的位置更感兴趣(而不是简单地检查是否包含子字符串),那么find()字符串方法可能会更有帮助。

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10个Python字符串处理技巧和窍门(1)

追求文本分析路径,但不知道从哪里开始?尝试使用此字符串处理入门,首先了解在基本级别上使用Python操纵和处理字符串的知识。

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为什么从复杂的机器学习模型开始并不是一个好主意

当我开始研究数据科学时,我着迷于神经网络及其在如此复杂的应用中的强大功能。例如,在计算机视觉和自然语言处理(NLP)中有应用。由于它们的强大功能,我只是想在每个...

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从Jupyter Notebook切换到Script的5个理由

与大多数人一样,我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段...

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