随笔分类 - 人工智能
分享：机器学习、深度学习、数字图像处理、NLP
摘要：目录Yolo第Y2周:如何正确解读YOLO算法训练结果的各项指标weights文件夹：最终的仙丹results.png：训练总图要略loss系列：打明牌的能力box_loss 边界框损失：衡量画框cls_loss 分类损失：判断框里的物体dfl_loss 分布式焦点损失：精益求精验证集：学得好，不一
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摘要：目录Tensorflow 第T3周：天气识别1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估知识补充：常见的过拟合现象：如何避免过拟合： Tensorflow 第T3周：天气识
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摘要：目录Yolo第Y1周：详解YOLO检测算法的训练参数 Yolo第Y1周：详解YOLO检测算法的训练参数 🍨 本文为🔗IT男的一人企业中的学习记录博客 🍖 原作者：[IT男的一人企业] 人工智能的技术圈有一项“一招鲜，吃遍天”的免费开源技术。软件外包公司拿着它就可以吃饱喝足。这项技术就是目标检测
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摘要：目录Tensorflow 第T4周：猴痘病识别一、前期处理1、 设置GPU2、导入数据3、查看数据二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1. Loss与Accuracy图2. 指定图片进行预测 Tensorfl
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摘要：目录Tensorflow第T2周：彩色图片分类一、前期工作1. 设置GPU2. 导入数据3. 归一化4. 可视化二、构建CNN网络3. 模型编译四、训练模型五、预测六、模型评估总结： Tensorflow第T2周：彩色图片分类 👉 要求： 学习如何编写一个完整的深度学习程序 了解分类彩色图片会灰度
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摘要：目录一、Tensorflow实现mnist手写数字识别一、前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2. 导入数据3. 归一化4. 可视化图片二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、预测一张图片结果七、知识点详解1. MNIST手写数字数据集介绍2. 神经网络程序说
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摘要：1. 环境与编译器安装 本文是为没有Python基础的同学，学习Python相关语法知识准备的 1. Python环境安装 第一步：进入【Python官网】 第二步：选择你的系统，如果是Windows系统直接点击下载即可，否则选项你对应的操作系统Linux/UNIX、macOS 第三步：选择合适Py
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摘要：这几天看到一本书《从机器学习到深度学习（基于scikit-learn与Tensorflow的高效开发实战）》 感觉非常适合AI知识架构的搭建，在这里记录一下，其实里面还有非常棒的细节，比如： 把Numpy、Pandas、Matplotlib 作为了Python基础工具，感觉这个思路非常好可以用自己的
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摘要：一、内容 基于乳腺癌肿瘤数据使用逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性 二、目标 熟悉逻辑回归原理 掌握sklearn逻辑回归相关API 三、环境 操作系统：Windows10 工具软件：jupyter notebook、Python 3.6.13 硬件环境：无特殊要求 核心库： pandas 1.1.5
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摘要：一、 内容 使用matplotlib、numpy、sklearn.linear_model. LinearRegression，基于月度广告费用与销售费用数据，应用线性回归（Linera Regression） 算法，实现绘制广告费与销售额的最佳线性关系图。 二、 目标 掌握线性回归算法。 熟悉sk
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