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机器学习之不平衡数据集处理方法 机器学习之不平衡数据集处理方法
一、不平衡数据集1、不平衡数据集定义不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。以二分类问题为例,假设正类的样本数量远大于负类的样本数量,这种情况下的数据称为不平衡数据。 2、不平衡数据集举例 在二分类问题中,训练集中class 1
Pose detection模型之BlazePose Pose detection模型之BlazePose
BlazePose模型BlazePose是由Google推出的一种高效的人体姿态估计模型。它使用深度学习技术来实时检测和跟踪人体的关键点。BlazePose特别适用于移动设备上的应用,因为它在计算效率和精度之间实现了良好的平衡。以下是Bla
机器学习之特征工程 机器学习之特征工程
一、特征工程——概述特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作。数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法则是逼近这个上限。因此,特征工程就变得尤为重要了。特征工程的主要工作就是对特征的处理,包括数据的采集,数据预处理,特征选择,甚至
origin导出图片到其他作图软件提示未知错误 origin导出图片到其他作图软件提示未知错误
最近用Origin+AI画图遇到一个小问题,发现Origin导出.eps格式之后导入AI会提示以下问题 遂解决问题,发现修改Orgin中图片导出的格式即可解决。 将图像设置>>EPS选项>>Post Script
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利用边缘检测计算物体面积代码地址 在农业中,通常希望获取不同土地的面积。虽然获取这些土地的面积操作相对容易,但是却涉及高额的费用。另外,如果对于不规则形状的土地,测量土地面积的大小就变得相对困难。 幸运的是,有大量以卫星图像的形式公开提供的
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用途在项目中使用requirments.txt文件,可以方便的管理项目的依赖包,以及在其他环境中快速安装项目所需的依赖包。 方法1:pip freeze在python原生虚拟环境中好用 pip freeze > requirements.t
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