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torch.onnx.export():将pytorch模型转换为.onnx模型
torch onnx export model args f export params True verbose False training False input names None output names None aten F
Pytorch
机器学习深度学习
python
深度学习
Keras实现LeNet网络参考
模型论文地址 Yann LeCun 1998 的论文 Gradient Based Learning Applied to Document Recognition 用于MNIST数据集 模型结构说明 输入为32X32的灰度图像 第一层为6
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LeNet
特征选择之过滤式、包裹式、嵌入式
常见的特征选择方法 特征选择 过滤式选择 包裹式选择 嵌入式选择 特征选择 从原始特征集合中选出对当前学习任务有用的最重要的一些特征 特征选择的原因 1 维度灾难 由于属性过多 导致维数灾难 若通过特征选择 则能大大减轻这一问题 2 降低学
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数据挖掘
机器学习
深度学习
基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用
普通数码相机记录了红 绿 蓝三种波长的光 多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外 还可以记录其他波长 例如 近红外 热红外等 光的信息 与昂贵 不易获取的高光谱 高空间分辨率卫星数据相比 中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取 例如 l
遥感
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python
多光谱遥感数据处理
README_Albumentations
一 文档 GitHub https github com albumentations team albumentations 官方文档 Albumentations Documentation 二 Installation pip ins
数据增强
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深度学习
【系统设计与实现】智慧教室在线监考系统,实时视频推理(vue前端+java管理后台+cpp深度学习算法后台)
目录 智慧教室在线监考系统 github仓库点击这里 架构 功能 考生人脸信息上传 考生点名 作弊检测 服务器管理 安装和启动说明 数据服务 需要docker mysql redis minio 流媒体服务器 前端 管理系统 smart c
后端
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ccpp
计算机视觉
个人开发
粒子群算法优化的BP神经网络回归预测(Matlab)
目录 摘要 1 BP模型神经网络模型 2 粒子群优化算法 PSO 3 粒子群算法结合BP神经网络 PSO BP 4 程序运行结果 5 代码展示 摘要 BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络 本文通过粒子群算法 PSO 对BP神经网络的网络
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神经网络预测预测与分类
神经网络
算法
MATLAB
时间序列的分析及滚动预测代码
注意 参考地址http www cnblogs com foley p 5582358 html 部分代码可能因为版本问题出现bug 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列 时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值
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时间序列预测
时间序列特征处理
numpy和pandas简单快速入门
由于部分代码需要和数据文件配合 将项目和文件个人的GitHub 地址 https github com 1769172502 machine learning 关于numpy参考菜鸟地址 http www runoob com numpy
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pandas
NumPy
视频目标检测识别
之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用 这里就不赘述了 直接上本次内容的代码了 添加的内容并不多 将测试的test mp4原文件放到models master research object detection路径下 并创建一个
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python
详解DenseNet(密集连接的卷积网络)
前言 在计算机视觉领域 卷积神经网络 CNN 已经成为最主流的方法 比如最近的GoogLenet VGG 19 Incepetion等模型 CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现 ResNet可以训练出更深的CNN模型 从而实现
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神经网络
深度学习
样本不平衡问题分析与部分解决办法
最近工作中在处理文本分类问题遇到了分类不均衡的问题 主要还是样本太少还同时非常的不均衡正负样本1 10 类别不平衡比例超过4 1 就会造成偏移 就使用了SMOTE方法 注意 在进行数据增广的时候一定要将测试集和验证集单独提前分开 扩张只在训
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NLP
数据不平衡
SMOTE
采样
机器学习:伦敦出租车示例(数据分析,数据处理)
原地址 http ju outofmemory cn entry 299056 记得有一个出租车对于数据分析是很好的参考范例 找找转发过来以后参考 在纽约 出租车分为两类 黄色和绿色 黄色出租 Yellow TAXI 车可以在纽约五大区 布
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数据分析
人工智能——支持向量机(SVM)思维导图
目录 1 机器学习 2 SVM 2 1 线性可分分类器 2 1 1 间隔 2 1 2 基本思想 2 1 3 目标函数 2 2 性质 2 3 线性不可分分类器 2 3 1 核函数 2 3 2 软间隔分类器 1 机器学习 2 SVM 2 1 线
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人工智能
支持向量机
算法
(Matlab实现)CNN卷积神经网络图片分类
目录 摘要 1 卷积神经网络介绍 2 卷积神经网络 CNN 构建与训练 2 1 CNN的输入图像 2 2 构建CNN网络 2 3 训练CNN网络 3 卷积神经网络 CNN 的实际分类测试 4 实验代码 摘要 使用Matlab自带的深度学习工
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图像处理(Matlab代码及讲解)
cnn
MATLAB
分类
Keras使用分批迭代(fit_generate)的方式训练数据
文章参考 https blog csdn net lujiandong1 article details 54869170 说明 我是在keras的官方demo上进行修改https github com fchollet keras blo
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fitgenerate
Keras
将tensorflow模型部署到服务器上
基本思路 利用tensorflow官方提供的tensorflow serving进行部署 同时 为了免去环境配置等麻烦操作 可借助docker容器 一 服务器环境选择 首先肯定要去租一个服务器 例如阿里云 一开始选了window serve
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机器学习概念总结笔记(一)——机器学习算法分类、最小二乘回归、岭回归、LASSO回归
原文 https cloud tencent com community article 137341 机器学习概念总结 1 机器学习算法分类 1 监督学习 有train set train set里面y的取值已知 2 无监督学习 有tra
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机器学习算法分类最小二乘回归岭回归LAS
[深度学习]更好地理解正则化:可视化模型权重分布
在机器学习中 经常需要对模型进行正则化 以降低模型对数据的过拟合程度 那么究竟如何理解正则化的影响 本文尝试从可视化的角度来解释其影响 首先 正则化通常分为三种 都是在loss函数的基础上外加一项 L0 即不等于0的元素个数 L1 即所有元
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正则化
l0
L1
数据的平滑处理函数——log1p和exmp1
参考 https blog csdn net qq 36523839 article details 82422865 https docs scipy org doc numpy 1 13 0 reference generated nu
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NumPy
log1p
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