一文读懂K-Means原理与Python实现
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PIE Engine机器学习遥感影像监督分类全流程(附源码)
本文中,作者基于PIE Engine遥感云计算平台进行遥感影像监督分类,详细介绍了遥感影像分类的数据预处理、模型训练及结果可视化。
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基于Python构建机器学习Web应用
🏆🏆在本文中,我们基于之前的亚洲美食数据集构建了SVC模型,并介绍了模型可视化工具Netron与Onnx模型格式的使用。与之前基于Python的pkl格式模型相比,Onnx格式的模型适用性更好,可以在多个平台使用。且OnnxRuntime拥有各种语言的API,💻我们可以在各个环境中部署机器学习模型应用!......
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ArcGIS Engine学习系列1 AE基础介绍
1.ArcGIS软件体系结构2.ArcObjectsArcObjects是ESRI公司ArcGIS系列产品的开发平台,它是基于Microsoft COM技术(基于微软COM技术,所以只能在这个环境中运行)构建的GIS组件产品,是一套可重用的通用的二次开发组件产品,它可以用于大量开发框架中,包括流行的像.NET、Visual、C++、Java等开发环境。ArcObjects不是为最终用户而是专门为开发人员提供的二次开发组件。ArcObjects是ArcGIS系列产品的基础,大部分Arc
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机器学习系列0 机器学习思想
一、本课程入门必要条件:0 配置您的计算机。在系统中安装 Python 并设置用于开发的文本编辑器如jupyter notebook 或者pycharm等开发环境。1 学习 Python。建议对Python有个基本了解,Python是一种对我们在本课程中使用的数据科学家有用的编程语言。2 学习 Node.js 和 JavaScript。在本课程中,在构建Web应用程序时,我们还使用JavaScript几次,因此您需要安装node和npm,以及可用于Python和JavaScript开发的Vis
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机器学习系列1 机器学习历史
介绍机器学习发展历史
...全文

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机器学习系列2 机器学习的公平性
在本文中您将学习到0 提高对机器学习中公平性重要性的认识。1 了解与公平相关的危害2 了解不公平评估和缓解措施。
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GIS空间分析 缓冲区分析与叠加分析1 选址分析(市区择房)
GIS空间分析 缓冲区分析与叠加分析1 市区择房,讲述如何利用缓冲区分析和叠加分析的方法进行选址分析
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GIS空间分析 叠加分析与缓冲区分析2 房产开发适宜性制图
GIS空间分析 叠加分析与缓冲区分析2 房产开发适宜性制图 本文讲述了基于选址分析的适应性分析案例
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机器学习系列4 使用Python创建Scikit-Learn回归模型
机器学习系列4 使用Python和Scikit-Learn回归模型 在本文中,我们将学习机器学习本地环境的配置过程,利用Scikit-learn库走完机器学习模型的基本流程,最终创建一个线性回归模型。
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机器学习系列5 利用Scikit-learn构建回归模型:准备和可视化数据(保姆级教程)
在本文中,我们以美国南瓜数据为例,观察并整理了需要的数据,挑选及提取了特征变量:如月份,平均价格。并对其进行了数据可视化,我们发现,9月和10月份是南瓜的平均价格最高。
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机器学习系列6 使用Scikit-learn构建回归模型:简单线性回归、多项式回归与多元线性回归
在本文中,我们以美国南瓜数据为例,讲解了三种线性回归的原理与使用方法,探寻数据之间的相关性,并构建了6种线性回归模型。将准确率从一开始的0.04提升到0.96.
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