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机器学习之使用聚类算法对图像进行压缩

聚类算法案例聚类算法聚类算法(Clustering),是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性,将数据集划分为多个互不相交的子集,每个子集称为一个簇,使簇内数据的相似度较大而簇间数据的相似度较小。聚类算法属于无监督机器学习,只有数据x,没有标签y。常见的聚类算法:k-Means、 spectral clustering、mean-shift等。from sklearn.cluster impo

#聚类#机器学习#人工智能 +2
机器学习之用Python使用sklearn所提供的线性支持向量机(LinearSVC)方法对其进行分类,求取一个支持向量集并绘图

向量机首先创建可以分离的样本数据集(假定二分类),然后使用sklearn所提供的线性支持向量机(LinearSVC)方法对其进行分类,求取一个支持向量集并绘图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.datasets import make_blobs

#机器学习#python
Python计算一个人BMI(身体质量指数)指数

计算一个人BMI(身体质量指数)指数写一个计算可以计算一个人BMI(身体质量指数)指数程序体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高 2 (m)成人的BMI数值:过轻:低于18.5正常:18.5-23.9过重:24-27肥胖:27-32非常肥胖, 高于32weight = eval(input('请输入你的体重(单位:kg):'))height = eval(input('请输入你的身高(单位m):'

#python
【人工智能之人脸识别戴口罩】windows10上安装pytorch和使用【CUDA11.6版本】

pytorch学习需要安装pytorch,记录一下自己的安装过程!查看Python版本先查看CUDA版本nvidia-smi如图我的是11.6版本的在线安装进入官网下载选择对应的版本和安装方式!离线下载安装pytorch与torchvision下载链接:CUDA没有11.6的我选择11.5,Python版本3.8,Windows64位下载完pytorch和torchvision的.whl文件之后,

#pytorch#人工智能#深度学习 +2
基于 Python 和深度学习技术实现的人体姿态识别

人体姿态识别是计算机视觉领域的一个重要应用,它通过识别人体的关键点和关节位置,能够准确地判断人体的姿态和动作。这项技术可以应用在很多领域,比如运动训练、医疗康复、安保监控等,为人们的生活和工作带来了很大的便利和效益。

文章图片
#python#深度学习#计算机视觉 +2
【人工智能】机器学习介绍以及机器学习流程

文章目录机器学习机器学习分类回归算法分类算法聚类算法数据数据清洗和转换特征工程特征提取特征预处理归一化标准化特征降维数据集划分分类模型评估回归模型评估聚类模型评估模型保存机器学习机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及 概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技 能,重新组织已有的知识结构

#机器学习#人工智能#python +2
机器学习之算法案例公共自行车使用量预测

公共自行车使用量预测公共自行车低碳、环保、健康,并且解决了交通中“最后一公里”的痛点,在全国各个城市越来越受欢迎。本练习赛的数据取自于两个城市某街道上的几处公共自行车停车桩。我们希望根据时间、天气等信息,预测出该街区在一小时内的被借取的公共自行车的数量。train.csv 训练集,文件大小 273kbtest.csv 预测集, 文件大小 179kb公共自行车使用量预测训练集中共有10000条样本,

#机器学习#算法#python +2
【人工智能之人脸识别戴口罩】windows10上安装pytorch和使用【CUDA11.6版本】

pytorch学习需要安装pytorch,记录一下自己的安装过程!查看Python版本先查看CUDA版本nvidia-smi如图我的是11.6版本的在线安装进入官网下载选择对应的版本和安装方式!离线下载安装pytorch与torchvision下载链接:CUDA没有11.6的我选择11.5,Python版本3.8,Windows64位下载完pytorch和torchvision的.whl文件之后,

#pytorch#人工智能#深度学习 +2
机器学习之支持向量机实例,线性核函数 多项式核函数 RBF高斯核函数 sigmoid核函数

文章目录支持向量机实例1.线性核函数2.多项式核函数3.RBF高斯核函数4.sigmoid核函数代码:结果:支持向量机实例1.线性核函数def test_SVC_linear():'''测试 SVC 的用法。这里使用的是最简单的线性核:param data:可变参数。它是一个元组,这里要求其元素依次为训练样本集、测试样本集、训练样本的标记、测试样本的标记:return: None'''iris =

#机器学习#支持向量机#人工智能
机器学习之深度学习卷积神经网络,实现基于CNN网络的手写字体识别

文章目录实现基于CNN网络的手写字体识别1、搭建CNN网络模型;2、设计损失函数,选择优化函数;3、实现模型训练与测试。代码:实现基于CNN网络的手写字体识别首先下载数据1、搭建CNN网络模型;class CNN(nn.Module):def __init__(self):super(CNN,self).__init__()'''一般来说,卷积网络包括以下内容:1.卷积层2.神经网络

#深度学习#cnn#机器学习 +2
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