阿里云文档 2024-05-15

调用接口实现AI写真

使用Python SDK调用AI写真的算法服务接口进行模型训练和写真制作。通过SDK,您可以定制Lora模型,并根据模板制作写真。本文为您介绍使用Python SDK调用接口之前的准备工作以及使用示例。

阿里云文档 2024-02-27

使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型

PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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开发者课程背景图
阿里云文档 2024-02-27

PAI Python SDK代码示例

PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook,开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过Python Python SDK在PAI完成模型的开发部署等工作。

文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle,它的每一条数据为一个用户的信息,共有21个有效字段,其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1:数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据,用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....

【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法,以及人的经验。对算法本身的理解越深入,对实现算法的过程了解越详细,积累了越多的调优经验,就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法,就是设置了一系列超参数之后,用训练集来训练并用验证集来检验,多次重复以上过程,取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法,也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....

【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)

需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯(naïve Bayes)分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B_1,B_2,⋯,B_n为S的一个划分,且P(A)>0,P(B_i)>0(i=1,2,…,n),则贝叶斯公式为:P(B_i)称为先验概率,即分类B_i发生的概率,它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中....

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战(图文解释 附源码)

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反,事先不知道人们的决策思路,需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路,也就是通过大量数据来归纳道理。当影响决策的因素较少时,人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思路,从而了解此人的想法。当样本和特征数量较多时,且训练样本可能出现冲突,人就难以胜任建立模型的任务....

【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战(附源码和数据集 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一个预测未来消费行为的示例,即已经采集了过去消费行为的信息,并用来建立一个模型以对未来的消费行为进行预测。该示例简要演示了数据预处理、提取特征、选择模型、训练模型、评估模型、应用等阶段,供读者初步了解机器学习的应用流程。过去的消费行为信息包括消费者进店的年月日,性别(1男 0女)和是否消费(1消费 0没消费)共五项 部分数据如下 1:切分训练集....

【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战(附源码和数据集 超详细)
文章 2023-10-12 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验09 决策树2

决策树分类from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz #1 导入相关包 from sklearn import tree #2 构建一个决策树分类器模型 clf = DecisionTreeClassifier(criter...

【Python机器学习】实验09 决策树2
文章 2023-10-12 来自:开发者社区

【Python机器学习】实验09 决策树1

决策树1.分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合,也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。2.决策树学习旨在构建一个与训练数据拟合很好,并且复杂度小的决策树。因为从可能的决策树中直接选取最优决策树是NP完全问题。现实中采用启发式方法学习次优的决策树。决策树学习算法包括3...

【Python机器学习】实验09 决策树1

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