【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战（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~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用，如VGG ResNet Inception DenseNet等等，很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的，下面主要讨论VGG卷积神经网络VGG-16是共16层的卷积神经网络，有大约1.38亿个网络参数网络结构图....
【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】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】全连接层与非线性回归、防止过拟合方法的讲解及实战（ 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信～～～全连接层与非线性回归基于全连接层构建的多层神经网络能够用来完成回归和分类人物，在神经网络中一般用下图所示画法来表示神经元模型，神经元由输入层和输出层组成，输入层负责接收信息，并将信息传给输出层，输出层负责求和，产生激励信息并输出 下面给出一个应用多个全连接层组成的神经网络来求解非线性回归问题的示例，该示例用下图所示神经网络来拟合目标函数采用四层神经....
【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型，因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值，而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果，则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力，它们又可细分为全连接层、卷积层、池化层、LSTM层等等，通过适当排列可以组合成适应不同任务的网络。全连接层是....
【Python机器学习】过拟合及其抑制方法讲解及实战（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~~~欠拟合、过拟合与泛化能力欠拟合最简单的线性模型，它是用一条直线来逼近各个样本点，显然力不从心，这种现象称为欠拟合。欠拟合模型是由于模型复杂度不够，训练样本集容量不够，特征数量不够，抽样分布不均衡等原因引起的不能学习出样本集中蕴含只是的模型，欠拟合问题比较容易处理，如增加模型复杂度，增加训练样本，提取更多特征等等过拟合某些情况下，越复杂的模型越能逼近样本....
【Python机器学习】多项式回归、K近邻KNN回归的讲解及实战（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~~~多项式回归非线性回归是用一条曲线或者曲面去逼近原始样本在空间中的分布，它“贴近”原始分布的能力一般较线性回归更强。多项式是由称为不定元的变量和称为系数的常数通过有限次加减法、乘法以及自然数幂次的乘方运算得到的代数表达式。多项式回归（Polynomial Regression）是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式关系的回归分析方法。多项式回归模型是....
【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）
需要全部源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想迭代关系式是迭代法应用时的关键问题，而梯度下降（Gradient Descent）法正是用梯度来建立迭代关系式的迭代法。 机器学习模型的求解一般可以表示为：其中，f(x)为机器学习模型的损失函数。也称为无约束最优化模型。对于无约束最优化问题argmin┬xf(x)，其梯度下降法求解的迭代关系式为：式中，x为多维向量，记为x=(x^(1),x....
【Python机器学习】回归任务、线性回归评价指标讲解及温度与花朵数线性回归实战（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 与分簇、分类和标注任务不同，回归任务预测的不是有限的离散的标签值，而是无限的连续值。回归任务的目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征集到连续值之间的映射。如天气预测任务中，预测天气是冷还是热是分类问题，而预测精确的温度值则是回归问题。一、回归任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本，样本s_i=(x_i,y_i)包括一个....
【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战（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~~~Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法，它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心，然后从该点开始，始终向密度大的方向持续迭代前进，直到到达密度最大的位置。然后在剩下的点里重复以上过程，找到所有簇中心。如何找到密度大的方向并前进多....
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