什么是Stacking使用多个不同的分类器对训练集进预测，把预测 得到的结果作为一个次级分类器的输入。次级分 类器的输出是整个模型的预测结果。Stacking需要训练两层分类器，第一层的初级分类器（比如：决策树 + KNN + 神经网络 + 逻辑回归）和第二层的次级分类器。代码实现from sklearn import datasetsfrom sklearn import model_selec

tensorflow2.3循环神经网络实现空气污染预测参数列表No year month day hour pm2.5DEWPTEMPPREScbwdIwsIsIr序号 年 月 日 小时 pm2.5颗粒 浓度 露点 温度 大气压风向风速累积雪量累积雨量导入包import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl

导入包import numpy as npfrom numpy import genfromtxtimport pandas as pdfrom sklearn import linear_modelimport matplotlib.pyplot as plt读入数据data = pd.read_csv("longley.csv",delimiter=',')print(data)Unnamed

tensorflow2.3实现目标定位和分类常见图像处理的任务1、分类给定一副图像，我们用计算机模型预测图片中有什么对象。2、分类与定位我们不仅要知道图片中的对象是什么，还要在对象的附近画一个边框，确定该对象所处的位置。3、语义分割区分到图中每一点像素点，而不仅仅是矩形框框住。4、目标检测目标检测简单来说就是回答图片里面有什么？分别在哪里？（并把它们使用矩形框框住）5、实例分割实例分割是目标检测和

波士顿房价预测正规方程def linear_model1():"""线性回归:正规方程:return:None"""# 1.获取数据data = load_boston()# 2.数据集划分x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22)# 3.特征工程-标准化t

Lasso Regression(Lasso 回归)Lasso 回归是线性回归的另一种正则化版本，正则项为权值向量的ℓ1范数。L1正则化的应用。导入包import numpy as npfrom numpy import genfromtxtimport pandas as pdfrom sklearn import linear_model读入数据data =pd.read_csv(r"long

tensorflow2.3实现街景语义分割图像语义分割是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（属于背景，边缘，或身体等）语义分割的目标，一般是将一张RGB图像或是灰度图像作为输入，输出的是分割图，其中每一个像素包含了其类别的标签。代码导入包import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimp

tensorflow2.3实现mnist数据分类(CNN)MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。我们用CNN对其进行深度学习分类。导入包import tensorflow as tfimport numpy as npimport pathlib查看tensorflow的版本pr

tensorflow2.3实现航空公司评论数据导入包import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport glob显存自适应分配，查看tensorflow 的版本os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"tf.__version__‘2.3.0’读取数据da

tensorflow2.3实现图像语义分割（semantic segmentation）对图像而言，常见的任务是：图像分类：提取类别特征，如：VGG19网络目标检测：提取类别，位置特征，如：YOLO网络语义分割（实例分割）：提取类别，位置特征，针对每个像素，如：Deeplab网络U-Net网络可以利用较少的数据集进行端到端训练，医学领域应用较多（医学领域的标注数据获取成本很高）。为了更有效的利用标