在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。💗1. 准备工作和环境配置💕首先，我们需要配置开发环境。这里我们将使用以下工具和库：C++ 编译器 (如GCC)CMake 构建系统OpenCV 库Dlib 库下载并编译C
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2025-01-18
在大数据时代，数据挖掘与机器学习成为了各行各业的核心技术。Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，得到了广泛的应用。💗一、Python在数据挖掘中的应用💕💖1.1 数据预处理💞数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。数据清洗💞数据清洗是数据预处理的重要组成部分，主要包括去除
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2025-01-18
一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛，其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破。本文将深入探讨深度学习在医学影像诊断中的实际应用、技术原理、性能表现等方面，并结合实际案例展示其对医疗行业的影响和推动作用。二、深度学习在医学影像诊断中的突破1. 技术原理深度学习，作为机器学习的一个重要分支，深
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2025-01-14
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界的热门话题。作为AI的核心技术之一，机器学习（Machine Learning, ML）在各个领域都发挥着举足轻重的作用。特别是在深度学习（Deep Learning, DL）领域中，机器学习提供了重要的理论支撑和实践指导。本文将通俗易懂地介绍机器学习的基本概念、原理和应用场景，并深入解析机器学习在深度学习
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2025-01-14
一、安装sklearn先安装Python环境。可以使用pip来安装sklearn库：pip install scikit-learn
二、数据预处理在使用sklearn进行机器学习之前，需要对数据进行预处理。sklearn提供了一系列的数据预处理工具，如StandardScaler用于特征缩放，OneHotEncoder用于处理类别特征等。2.1 特征缩放
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2024-12-10
目录📚介绍ChatGPT1.1 什么是ChatGPT1.2 ChatGPT的应用场景💡基础概念1. 人工智能和机器学习1.1 人工智能（AI）简介1.2 机器学习（ML）简介2. 自然语言处理（NLP）2.1 NLP的定义与应用2.2 NLP在ChatGPT中的角色🔨ChatGPT的技术基础1. GPT模型介绍1.1 GPT（Generative Pre-t
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2024-12-08
大家好，我是狂师！今天给大家推荐一款开源的Python库：Gradio！Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习和数据科学的交互式应用和演示。项目地址：https://github.com/gradio-app/gradio
1、项目介绍Gradio旨在简化展示和测试机器学习模型的过程，它允许用户通过构建漂亮的界面来展示其模型，而无需编写复
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2024-11-29
一、scikit-learnscikit-learn 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/#scikit-learn 的背景和创建者scikit-learn 是一个为 Python 编程语言设计的自由软件机器学习库。该项目最初由 David Cournapeau 在 Google Summer of Code 项目中启动
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2024-11-14
本博客旨在分享在实际开发过程中，开发者需要了解并熟练运用的 Linux 操作系统常用命令。Linux 作为一种操作系统，与 Windows 或 MacOS 并驾齐驱，尤其在服务器和开发环境中占据重要地位。Linux 命令，简而言之，就是指导计算机执行特定操作的指令。在 Linux 系统中，每个用户都会在 home 目录下拥有一个私人目录，用于存储个人文件和配
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2024-11-14
哈喽，我是Johngo~这几天，在社群发现很多同学都在讨论使用哪个框架的问题。当然，主要还是围绕TensorFlow和Pytorch展开。也毫无疑问，Pytorch的同学以压倒性的话语权霸屏。其实无论使用哪种框架，适合自己适合项目是最合适的。除此之外呢，还介绍了 sklearn、Keras、xgboost、LightGBM、NLTK、Gensim、Stats
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2024-11-02
GBDT梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree），是一种集成学习的算法，它通过构建多个决策树来逐步修正之前模型的错误，从而提升模型整体的预测性能。GBDT属于Boosting方法的一种，这种方法会顺序构建一系列弱学习器（通常是决策树），每个后续模型都侧重于纠正前一个模型的错误。在GBDT中，这些弱学习器是回归决策树。G
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2024-07-12
写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库numpy，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式arrayarray矩阵是numpy中的数据格式，array格式有很多便捷的操作，如矩阵运算，广播等使用代码import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3,
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2024-04-15
写在开头在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容基本数据格式pandas提供了两种数据类型：Series和DataFrame，在机器学习中主要使用DataFrame，我们也重点介绍这个DataFramedataframe是一个二维的数据结构，常用来处理表格数据使用
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2024-04-15
1 场景分析1.1 项目背景描述开发项目模型的一系列情境和因素，包括问题、需求、机会、市场环境、竞争情况等1.2. 解决问题传统机器学习在解决实际问题中主要分为两类：有监督学习：已知输入、输出之间的关系而进行的学习，从而产生一个能够对已知输入给出合适输出的模型。这些算法在图像分类、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域有着广泛的应用 无监督学习：已知输入，无
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2024-04-02
1. 优化算法概览梯度下降法；牛顿法；拟牛顿法；坐标下降法；梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。2. 梯度下降法的关键点梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为：根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没有到达梯度为0的点处，每次迭
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2024-03-14