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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
2024-07-11 Python machinelearning
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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
2024-07-11 Python machinelearning
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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
2024-07-10 Python machinelearning
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池化卷积等经典原理动图详解 池化卷积等经典原理动图详解
1.全卷积 2.核卷积 3.步幅卷积 4.连接剪枝和参数共享 5.最大池化 6.最大池化的反向传播
2024-06-28 Python machinelearning
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图解十种最常用的机器学习方法 图解十种最常用的机器学习方法
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数
2024-06-28 Python machinelearning
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