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