yolov5如何自定义训练模型？如何加载模型并进行解读

大部分初学者在学习机器学习算法的时候，常常使用的是像Boston housing，titanic dataset，Iris data等等这样的赶紧数据集，不需要做太多的数据预处理和特征工程。为此，本篇基于kaggle天气数据集进行整个模型真实建立的过程，让大家对数据挖掘整个流程（数据预处理、特征工程、模型建立、模型评估）有个初步的基本认识。接下来，开始整个模型建立的流程吧。

决策树模型易于理解和解释，可以将树木画出来,能够同时处理各种数据(文本,数字)，既可以做分类也可以做回归，并且需要很少的数据准备。但需要注意的是，决策树是贪婪算法，讲究的是局部最优,从而达到整体最优解,往往容易产生过拟合，需要我们对树进行修剪处理。

ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的是数据集，由斯坦福大学李飞飞教授主导，包含了超过1400万张全尺寸的有标记图片，大约有22000个类别的数据。ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge，是视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。从2010年开始举办到2017年最后一届，使用Image

图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。

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图像分类，也可以称作图像识别，顾名思义，就是辨别图像中的物体属于什么类别。核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。在这里，我们将分别自己搭建卷积神经网路、迁移学习分别对图像数据集进行分类。本篇使用的数据集下载地址为：链接：https://pan.baidu.com/s/1mS4xIf1sr3mhYn-cJNMqjQ提

LSTM预测股票数据趋势

集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的算法，广泛应用于各种竞赛中，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的模型结果。基本上所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影，在现实中，集成学习也有相当大的作用，它可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源、流失，也可以用作预测疾病的风险和患者的感染性，在现在的各种竞赛中，随机森林，梯度提升树，X

大部分初学者在学习机器学习算法的时候，常常使用的是像Boston housing，titanic dataset，Iris data等等这样的赶紧数据集，不需要做太多的数据预处理和特征工程。为此，本篇基于kaggle天气数据集进行整个模型真实建立的过程，让大家对数据挖掘整个流程（数据预处理、特征工程、模型建立、模型评估）有个初步的基本认识。接下来，开始整个模型建立的流程吧。