
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
相关配置环境拉取官方最新的镜像(docker pull ultralytics/yolov5)以及代码(git clone https://github.com/ultralytics/yolov5)torch 1.10.1+cu102 CUDA:0 (Tesla V100-PCIE-32GB, 32510MiB)相关问题我是自定义数据集一共多达4.5w张,图像大小大多为3M(4000*3000)
文章目录什么是决策树?李航《统计学习方法》中的介绍如何创建一颗决策树?特征选择启发式学习启发式构建决策树过程贪心指标与建树方法信息增益与决策树算法启发式学习的两个问题决策树的剪枝决策树模型优缺点什么是决策树?引例现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。先不谈建立决策树模型的算法,我们先看一下基于“信息增益”(后面讲)生成的决策树的样子一棵决策树包含一个根节点、...
【代码】关于Linux下安装opencv报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory。
此代码主体与前面mnist一样,用rnn长短期记忆进行多分类import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib.layers import fully_connected as fc# 读取数据mnist = input_da...
文章目录计算色泽属性的信息增益计算密度属性的信息增益连续特征计算的信息增益eg:数据集x1x2x3labelscore0青绿0.6970.4600711乌黑0.7740.3760922乌黑0.6340.2640863青绿0.6...
文章目录定义KNN的三个基本要素KNN的实现方法KNN模型的优缺点闵可夫斯基距离代码实现定义K近邻法(k-NearestNeighbor)是一种很基本的机器学习方法,能做分类和回归任务KNN的三个基本要素欧式距离判断类别远近k值,选择方式决策方式(1)距离度量在引例中所画的坐标系,可以叫做特征空间。特征空间中两个实例点的距离是两个实例点相似程度的反应(距离越近,相似度越...
处理后的数据集Global_active_powerGlobal_reactive_powerGlobal_intensityb15.3600.43623.01.025.3740.498...
文章目录余弦相似度公式特征情况分析相关代码余弦相似度公式余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小,通过夹角的余弦值表示结果,因此2个向量的余弦相似度为:分子为向量A与向量B的点乘,分母为二者各自的L2相乘,即将所有维度值的平方相加后开方。余弦相似度的取值为[-1,1],值越大表示越相似。特征情况分析(1)夹角为0度此时向量A与向量B应该是最相似的,余弦相似度应该为1。按照公式(4)...
二分类BP算法代码及注释import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 中文、负号plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#数据集x1 = [0.697,0.774,0.634,0.608,0.5...







