《机器学习及人机交互实战》电子版地址

简介: 机器学习及人机交互实战

《机器学习及人机交互实战》机器学习及人机交互实战

电子书:

屏幕快照 2022-06-17 上午9.58.35.png

                
            </div>
目录
相关文章
|
4月前
|
JSON 算法 数据可视化
5.3 目标检测YOLOv3实战:叶病虫害检测——损失函数、模型训练
这篇文章详细介绍了使用YOLOv3模型进行叶病虫害检测时的损失函数配置、模型训练过程、评估方法以及模型预测步骤,并提供了相应的代码实现和可能的改进方案。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
Python数据科学实战:从Pandas到机器学习
Python数据科学实战:从Pandas到机器学习
|
1月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
机器学习实战:TensorFlow在图像识别中的应用探索
【10月更文挑战第28天】随着深度学习技术的发展,图像识别取得了显著进步。TensorFlow作为Google开源的机器学习框架,凭借其强大的功能和灵活的API,在图像识别任务中广泛应用。本文通过实战案例,探讨TensorFlow在图像识别中的优势与挑战,展示如何使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络(CNN),并评估模型的性能。尽管面临学习曲线和资源消耗等挑战,TensorFlow仍展现出广阔的应用前景。
61 5
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
基于TensorFlow的深度学习模型训练与优化实战
73 0
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
机器学习入门:Python与scikit-learn实战
机器学习入门:Python与scikit-learn实战
38 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭开深度学习与传统机器学习的神秘面纱:从理论差异到实战代码详解两者间的选择与应用策略全面解析
【10月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习与传统机器学习的区别,通过图像识别和语音处理等领域的应用案例,展示了深度学习在自动特征学习和处理大规模数据方面的优势。文中还提供了一个Python代码示例,使用TensorFlow构建多层感知器(MLP)并与Scikit-learn中的逻辑回归模型进行对比,进一步说明了两者的不同特点。
95 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 Serverless
手把手教你全面评估机器学习模型性能:从选择正确评价指标到使用Python与Scikit-learn进行实战演练的详细指南
【10月更文挑战第10天】评估机器学习模型性能是开发流程的关键,涉及准确性、可解释性、运行速度等多方面考量。不同任务(如分类、回归)采用不同评价指标,如准确率、F1分数、MSE等。示例代码展示了使用Scikit-learn库评估逻辑回归模型的过程,包括数据准备、模型训练、性能评估及交叉验证。
120 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python篇】深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧1
【Python篇】深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧
59 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 分布式计算
【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
183 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【Python篇】深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧2
【Python篇】深度探索NumPy(下篇):从科学计算到机器学习的高效实战技巧
44 1
下一篇
DataWorks