深度学习与大模型第5课：利用 NLTK 中的朴素贝叶斯工具解决实际问题：垃圾邮件过滤
文章目录 利用 NLTK 中的朴素贝叶斯工具解决实际问题：垃圾邮件过滤什么是朴素贝叶斯分类器？ 案例：垃圾邮件过滤1. 安装和导入NLTK库2. 准备数据3. 特征提取4. 训练朴素贝叶斯分类器5. 测试分类器6. 评估分类器7. 优化与改进总结 利用 NLTK 中的朴素贝叶斯工具解决实际问题：垃圾邮件过滤 自然语言处理（NLP）是人工智能和数据科学的重要领域之一，能够帮助我们解决如文本分类、情感分析、...
遗传算法与深度学习实战（13）——协同进化详解与实现
遗传算法与深度学习实战（13）——协同进化详解与实现 0. 前言1. 协同进化原理1.1 协同进化理论基础1.2 问题描述 2. 协同进化实现2.1 代码实现2.2 结果分析 小结系列链接 0. 前言 地球上的生命存在共生关系，数百万个物种相互依存以求生存，我们可以用协同进化描述这种关系。当我们尝试解决复杂问题时，可以利用进化方法来模拟协同进化。在本节中，我们将使用波士顿房地产市场的样本结构化数据集，利...
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LSP的服务形象，发送较多的垃圾邮件的主机会被国际反垃圾阻止列入黑名单，导致该主机访问网站或者发送邮件受到限制[2]。 从2020年到2023年期间，有关于邮件分类的研究主要关注以下四个方面： （1）深度学习在邮件分类中的应用：随着深度学习技术的不断发展和应用，越来越多的研究者开始尝试将其应用于邮件分类领域。这种新型算法可以自动提取特征，对大规模数据进行训练，从而提高了分类精度。 （2）较少监督的邮件分类...
利用AI增强现实开发：基于CoreML的深度学习图像场景识别实战教程
文章目录 1. 背景介绍2. 原理介绍2.1 PyTorch训练深度学习模型2.2 将PyTorch模型转换为CoreML模型2.3 iOS中集成CoreML模型 3. 应用场景4. 总结 1. 背景介绍 随着人工智能（AI）和增强现实（AR）技术的飞速发展，越来越多的开发者开始探索如何将两者结合，以实现更加智能的场景感知和交互体验。通过图像场景识别，应用程序可以实时分析用户周围的环境，提供相关的增强信...
如何通过深度学习实践来理解深度学习的核心概念
通过深度学习实践可以更好地理解其核心概念，因为理论知识在实际应用中会面临复杂性和挑战。以下是一些关键的深度学习概念及如何通过实践来加深理解的建议： 1. 理解神经网络基础 实践：构建简单的全连接神经网络 使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一个简单的两层神经网络来解决二分类问题（例如，手写数字识别或逻辑回归问题）。通过修改神经元数量和层数，观察模型的表现变化。目的：理解神经网络的基本结构、...
机械学习和深度学习的区别
机器学习和深度学习都是人工智能的分支，涉及从数据中自动发现模式和学习信息的算法。尽管它们有相似之处，但也存在一些关键的区别： 1. 数据表示 机器学习：通常需要特征工程，这意味着你需要手动从原始数据中提取有用的特征。例如，在图像识别任务中，你可能需要提取边缘、纹理、形状等特征。 深度学习：通过使用多层神经网络，能够自动从原始数据中学习特征。例如，在图像识别中，深度学习模型能够自动学习从像素到高级特征的表...
python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类
e+Recognition 178个数据点的11,500个样本（178个数据点= 1秒的脑电图记录）11,500个具有5个类别的目标：1个代表癫痫发作波形，而2-5代表非癫痫发作波形. 三、Keras深度学习案例 #导入工具库import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from keras.models i...
深度学习-用神经网络NN实现足球大小球数据分析软件
文章目录 前言一、 数据收集1.1特征数据收集代码实例 二、数据预处理清洗数据特征工程： 三、特征提取四、模型构建五、模型训练与评估总结 前言 一、 数据收集 1.1特征数据收集 首先，你需要收集大量的足球比赛数据，包括但不限于： 比赛结果（主队进球数、客队进球数）比赛时间（全场、半场）球队历史表现（近期胜率、进球率、失球率）球队阵容（关键球员是否上场）天气条件球场信息裁判因素（可选，可能影响比赛风格）...
【机器学习】深度学习的现实应用——从图像识别到自然语言处理
文章目录 一、深度学习的概述1.1 深度学习的定义1.1.1 什么是深度学习1.1.2 深度学习的历史与发展 1.2 深度学习与传统机器学习的区别1.2.1 特征工程的区别1.2.2 模型复杂度与计算能力的对比 1.3 深度学习的关键技术1.3.1 人工神经网络（ANN）1.3.2 卷积神经网络（CNN）1.3.3 循环神经网络（RNN） 二、深度学习在图像识别中的应用2.1 图像识别的基本流程2.1....
马铃薯叶片病害识别系统+Python+图像识别+人工智能+深度学习+卷积神经算法+计算机课设项目
一、介绍 马铃薯叶片病害识别系统。本项目使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow等深度学习框架搭建ResNet50卷积神经算法网络模型，通过对收集到的3种常见的马铃薯叶片病害数据集（‘早疫病’, ‘健康’, ‘晚疫病’）进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后将模型以H5格式文件形式保存到本地。在使用Django作为Web网页端开发框架，前端使用HTML，CSS这些搭建界面，实现用户上...