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① 【机器学习】---深入探讨图神经网络(GNN)(2301_80863610:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:中(关键词:深入);新鲜技术:99]
摘要:图神经网络为处理复杂的图结构数据提供了强有力的工具,随着研究的深入,其应用领域将持续扩展。在机器学习中,图由节点和边组成。每个节点通常包含特征向量,而边则表示节点间的关系。通过迭代的消息传递机制,节点能有效聚合其邻居的信息,从而学习到更有意义的特征表示。
② 【机器学习】ID3、C4.5、CART 算法(摆烂小白敲代码:[博客] [成就])
[质量分:96;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:C4.5是ID3的改进版,使用信息增益比替代信息增益作为特征选择标准,从而克服了ID3倾向于选择多值特征的缺点。此外,C4.5还能处理。
③ 项目-机器学习分析电信用户的流失原因(Carrie_Lei:[博客] [成就])
[质量分:96;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:分析每个前面的两个图得知,开通对应业务之后客户流失率都有所下降,可以认为开通更多绑定业务的用户流失率更低,‘StreamingTV’, ‘StreamingMovies’这两个业务在开通后和开通前客户流失率区别不大。当用户长期使用时,流失率随之逐渐下降。
④ 深入理解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点(大嘤三喵军团:[博客] [成就])
[质量分:94;难度等级:中(关键词:深入);新鲜技术:99]
摘要:聚类分析(Clustering)是一种探索性数据分析技术,旨在将一组对象根据其属性或特征划分为若干个簇(Cluster),使得同一簇内的对象彼此相似,而不同簇之间的对象差异较大。
⑤ 《深度学习》【项目】OpenCV 发票识别 透视变换、轮廓检测解析及案例解析(菜就多练_0828:[博客] [成就])
[质量分:98;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.17);新鲜技术:99]
摘要:透视变换是一种图像处理技术,用于将二维平面上的图像或物体映射到三维空间中。它通过改变图像的视角和投影来创建一个具有透视效果的图像。透视变换通常用于计算机图像形态学和计算机视觉领域,用于实现图像的透视效果立体视觉图像校正等应用。它可以模拟人眼。
⑥ AI Agent应用出路到底在哪?(JavaEdge.:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:Agent学会调用外部应用程序接口,以获取模型权重中缺失的额外信息(预训练后通常难以更改),包括当前信息、代码执行能力、专有信息源访问权限等。
⑦ 《迁移学习》—— 将 ResNet18 模型迁移到食物分类项目中(张小生180:[博客] [成就])
[质量分:95;难度等级:初;新鲜技术:99]
摘要:迁移学习是指利用已经训练好的模型,在新的任务上进行微调。迁移学习可以加快模型训练速度,提高模型性能,并且在数据稀缺的情况下也能很好地工作。下图是数据集的结构在 food_dataset2 文件夹下含有训练数据和测试数据。
⑧ 第十三周:机器学习(本本的小橙子:[博客] [成就])
[质量分:97;难度等级:初;新鲜技术:96]
摘要:本周学习了对GAN进行了初步的学习,通过具体案例理解了GAN的基础概念并着重从散度出发分析了GAN的理论,最后还了解了GAN的一些训练小技巧;
⑨ PyTorch 模型保存与加载的三种常用方式(Hoper.J:[博客] [成就])
[质量分:91;难度等级:初(关键词:常用);新鲜技术:99]
摘要: 保存# 加载。
⑩ NLP任务一些常用的数据集集锦(萱仔学习自我记录:[博客] [成就])
[质量分:90;难度等级:初(关键词:常用);新鲜技术:99]
摘要: AG News。