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- 利用PCA和SVM算法建立人脸识别模型
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在本文中,我们将学习使用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)来建立人脸识别模型。首先,我们来看看PCA和SVM的介绍:主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型。它通常用于降维,方法是将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保...
- 关于图算法 & 图分析的基础知识概览
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来源:数据科学一线DSFrontier本篇博文的主要内容来源于O’Reilly系列的《GraphAlgorithms》,对图算法进行了综述介绍,作者为AmyE.Hodler&MarkNeedham。...
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本部分,我们会作为被一家地产公司雇佣的数据科学家,完整地学习一个项目。下面是主要步骤:...
- 信用评分系统运行原理下篇
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- 使用tensorflow和Keras的初级教程
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介绍人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本,是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。...
- 使用Scikit-Learn的HalvingGridSearchCV进行更快的超参数调优
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比较HalvingGridSearch和ExhaustiveGridSearchCV如果你是Scikit-Learn的粉丝,那么0.24.0版本你一定会喜欢。里面新特性包括model_selection模块中的两个实验性超参数优化器类:HalvingGridSearchCV和HalvingR...
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Keras是用于Python编程语言的神经网络库,能够与Theano,R或TensorFlow等许多深度学习工具一起运行,并允许快速迭代以进行神经网络的实验或原型设计。无论您是在Keras中对神经网络模型进行原型设计以了解其将如何执行所需任务,还是对已构建和测试的模型进行微调,都需要为机器学习模型考...
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- 代码详解一文掌握神经网络超参数调优
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