机器学习算法之分类和回归树（CART）
分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。本篇博文将深入介绍CART算法的工作原理、应用领域以及Python示例。 算法背景 CART算法最早由Leo Breiman等人于1984年提出，它是一种决策树算法，用于将数据集划分成多个子集，每个子集内的数据具有相似的特性。CART算法可以用于分类问题和...
CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型
ast(train_y,tf.int16),tf.cast(test_y,tf.int16) 4.建立模型 adam算法参数采用keras默认的公开参数，损失函数采用稀疏交叉熵损失函数，准确率采用稀疏分类准确率函数 model = tf.keras.Sequential()##特征提取阶段#第一层model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,kernel_size=(3...
mysql索引有哪些，如何分类
前言 按数据结构分类可分为：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。 按物理存储分类可分为：聚簇索引、二级索引（辅助索引）。 按字段特性分类可分为：主键索引、普通索引、前缀索引。 按字段个数分类可分为：单列索引、联合索引（复合索引、组合索引）。 (mysql索引底层其实就是一棵B+树) 一、按数据结构分类 MySQL索引按数据结构分类可分为：B+tree索引、Hash索引、Full-t...
文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面
一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型，并进行多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django框架开发网页端可视化界面平台。实现用户输入一段文...
四、CPU架构介绍和分类
的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元 1、CPU架构 CPU架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个制作规范，主要目的是为了作为区分不同类型CPU的重要标示。 市面上的CPU分类主要分有两大阵营，一个是Intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。 两个不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86...
Vim实战：使用 Vim实现图像分类任务（二）
调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一） 前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建t...
后端商品分类显示接口实现
bigtype /*SQLyog Ultimate v11.33 (64 bit)MySQL - 5.7.18-log **********************************************************************//*!40101 SET NAMES utf8 */; create table `t_bigtype` ( `id` int (1...
CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型
ast(train_y,tf.int16),tf.cast(test_y,tf.int16) 4.建立模型 adam算法参数采用keras默认的公开参数，损失函数采用稀疏交叉熵损失函数，准确率采用稀疏分类准确率函数 model = tf.keras.Sequential()##特征提取阶段#第一层model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,kernel_size=(3...
使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码
人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络 (CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各个方面，了解其决策过程变得至关重要。这就是 GradCAM 作为关键工具发挥作用的地方。 我们将首先对一个流行的分类模型进行微调，特别是在脑 MRI 数据集上的EfficienNetV2 小模型，用于对扫描中明显的四类脑肿瘤进行分类。微调后，我们将讨论实施 GradCAM 以展示模型可解释性的基本原则。 用于脑肿瘤...
Kaggle新赛：HMS-有害大脑活动分类大赛（信号分类）
分析，帮助医生和大脑研究人员检测癫痫发作和其他可能导致脑部损伤的大脑活动类型，以便他们能够更快速、准确地进行治疗。这个竞赛中开发的算法也可能有助于研究人员开发治疗和预防癫痫发作的药物。 赛题方向 信号分类 赛题任务 这个竞赛的目标是检测和分类癫痫发作和其他类型的有害大脑活动。参赛者需要开发一个基于重症监护医院患者记录的脑电图（EEG）信号训练的模型。 数据描述 这是一个代码竞赛。只有测试集中的几个示例...