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利用sklearn对红酒数据集分类

1. sklearn介绍scikit-learn, 又写作sklearn, 是一个开源的基于python语言的机器学习工具包. 它通过numpy, Scipy和 Matplotlib等python数值计算的库实现的算法应用, 并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法.在工程应用中, 用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低, 这样不仅耗时耗力, 还不一定能够写出构架清晰, 稳定性强的模型.

#sklearn#机器学习#python
U-Net神经网络

0 引言随着深度学习领域中各类算法的迅速发展,卷积神经网络(CNN)被广泛应用在了分类任务上,输出的结果是整个图像的类标签。在生物医学领域,医生需要对病人的病灶区域进行病理分析,这时需要一种更先进的网络模型,即能通过少量的图片训练集,就能实现对像素点类别的预测,并且可以对像素点进行着色绘图,形成更复杂、严谨的判断。于是U-Net网络被设计了出来。1 U-Net概念及原理U-Net网络结构最早由Ro

#神经网络#深度学习
文献阅读 Linear Regression for Face Recognition

题目:Linear Regression for Face Recognition基于线性回归方法的人脸识别摘要翻译:本文提出了一种新颖的人脸识别方法, 通过线性回归的方法来表述模式识别问题. 使用位于线性子空间的单一对象类模式, 我们开发了一个线性模型, 将探测图像表示为特定类画廊的线性组合. 本文采用最小二乘法求解拟问题, 并判定有利于具有最小重构误差的类别. 所提出的线性回归分类(LRC)算

#线性回归#算法#机器学习
Flask 入门8:Web 表单

Flask-WTF 扩展可以把处理 Web 表单,这个扩展对独立的WTForms 包进行了包装,方便集成到Flask应用中。

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#flask#前端#python
利用sklearn对红酒数据集分类

1. sklearn介绍scikit-learn, 又写作sklearn, 是一个开源的基于python语言的机器学习工具包. 它通过numpy, Scipy和 Matplotlib等python数值计算的库实现的算法应用, 并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法.在工程应用中, 用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低, 这样不仅耗时耗力, 还不一定能够写出构架清晰, 稳定性强的模型.

#sklearn#机器学习#python
python实现卷积操作

0. 前言卷积神经网络与全连接神经网络类似, 可以理解成一种变换, 这种变换一般由卷积、池化、激活函数等一系列操作组合而成. 本文就“卷积”部分稍作介绍.1. 卷积介绍如图所示, 一张大小为5×5×35 \times5 \times35×5×3的图片经过零填充后, 大小变为 7×7×37 \times 7 \times 37×7×3. 再经过两个大小为3×3×33 \times 3 \times

#python#神经网络#深度学习
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