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2020年8月6日
基于Python的决策树分类器与剪枝
摘要: 作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 决策树分类器是一种有监督的学习模型,在我们关心可解释性时非常有用。 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据 决策树是处理分类问题的常用算法之一。 为了更好地理解它,让我们看看下面的例子。 决策树通
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posted @ 2020-08-06 13:47 人工智能遇见磐创
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2020年8月5日
使用Scikit Learn的分类器探索Iris数据集
摘要: 作者|Dehao Zhang 编译|VK 来源|Towards Data Science 暂时,想象一下你不是一个花卉专家(如果你是专家,那对你很好!)。你能区分三种不同的鸢尾属植物吗?刚毛鸢尾属,花色鸢尾属和维吉尼亚鸢尾属(setosa, versicolor, virginica)? 我知道我不
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posted @ 2020-08-05 13:33 人工智能遇见磐创
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2020年8月4日
5个步骤实现目标检测
摘要: 作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 目标检测技术是当今计算机视觉领域的发展趋势。在场景图像和视频中,有许多方法被用来检测物体。在资源和执行时间方面,每种技术都有自己的优势和局限性。检测视频中的物体也需要大量的技术知识和资源。 因此,人们
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posted @ 2020-08-04 18:09 人工智能遇见磐创
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检测X光图像中Covid-19
摘要: 作者|Marcelo Rovai 编译|VK 来源|Towards Data Science 免责声明 本研究是为X光图像中COVID-19的自动检测而开发的,完全是为了教育目的。由于COVID-19没有经过专业或学术评估,最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的COVID-19的诊断系统,。
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posted @ 2020-08-04 00:55 人工智能遇见磐创
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2020年8月3日
在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建
摘要: 作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 人工神经网络有许多流行的变体,可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种,主要用于无监督学习问题。 当它们在体系结构中有多个隐藏层时,它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于包括图
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posted @ 2020-08-03 14:59 人工智能遇见磐创
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2020年8月2日
基于PyTorch图像特征工程的深度学习图像增强
摘要: 介绍 在深度学习黑客竞赛中表现出色的技巧(或者坦率地说,是任何数据科学黑客竞赛) 通常归结为特征工程。 当您获得的数据不足以建立一个成功的深度学习模型时,你能发挥多少创造力? 我是根据自己参加多次深度学习黑客竞赛的经验而谈的,在这次深度黑客竞赛中,我们获得了包含数百张图像的数据集——根本不足以赢得甚
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posted @ 2020-08-02 23:48 人工智能遇见磐创
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使用TPU在PyTorch中实现ResNet50
摘要: 作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag PyTorch通过提供大量强大的工具和技术,一直在推动计算机视觉和深度学习领域的发展。 在计算机视觉领域,基于深度学习的执行需要处理大量的图像数据集,因此需要一个加速的环境来加快执行过程以达到可接受的
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posted @ 2020-08-02 01:46 人工智能遇见磐创
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2020年8月1日
何时使用约束求解而不是机器学习
摘要: 作者|Antoine Champion 编译|VK 来源|Towards Data Science 机器学习和深度学习一直是业界的热门话题。品牌领先于功能,导致深度学习在许多人工智能应用中被过度使用。 这篇文章将提供对约束求解的快速理解,这是一个强大但未被充分利用的方法,可以解决人工智能和其他计算机
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posted @ 2020-08-01 00:39 人工智能遇见磐创
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2020年7月31日
用Python构建数据科学Web应用程序
摘要: 作者|Chanin Nantasenamat 编译|VK 来源|Towards Data Science 在本文中,我将向你展示如何使用streamlit python库快速构建一个简单的数据驱动web应用程序,只需几行代码。 作为一名数据科学家或机器学习工程师,能够部署我们的数据科学项目是很重要的
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posted @ 2020-07-31 16:49 人工智能遇见磐创
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2020年7月30日
构建对象检测模型
摘要: 作者|ALAKH SETHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 目标检测 我喜欢深度学习。坦率地说,这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序,如面部识别和板球跟踪等时,建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。 我最喜欢的计算机视觉和深入学
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posted @ 2020-07-30 19:46 人工智能遇见磐创
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