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RSS订阅原创 深度学习CNN算法及算法应用--猫狗识别（二）
本文介绍深度学习卷积神经网络（CNN）模型及其应用实战。本文主要介绍算法的应用–利用深度学习卷积神经网络构建猫狗识别模型。定义了一个简单的卷积神经网络模型（Net），用于猫狗分类任务。# 定义前向传播过程x = self.conv1(x) # 第一层卷积x = F.relu(x) # 激活函数 ReLUx = F.max_pool2d(x, 2) # 池化层，大小为2x2的最大池化x = self.conv2(x) # 第二层卷积x = F.relu(x) # 激活函数 ReLU。
2024-06-26 10:03:48
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原创 深度学习CNN算法及算法应用--猫狗识别（一）
本文介绍深度学习卷积神经网络（CNN）模型及其应用实战。本文主要介绍CNN算法的基本内容继承 torch.nn.Module，定义网络结构，在init方法中定义各层组件，在 forward 方法中定义数据流。本文介绍了深度学习卷积神经网络（CNN）的基本内容，下文会介绍算法的应用。
2024-06-26 09:31:47
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原创 机器学习算法构建预测心血管疾病模型
心血管疾病是当前全球范围内的重大公共健康问题，其发病率和相关死亡率居高不下。随着生活方式的改变、环境因素的影响以及人口老龄化的加剧，心血管疾病的发病趋势愈加严峻。本文将通过机器学习算法构建预测心血管疾病的模型从数据加载和清洗，到特征工程、模型构建、优化和评估，构成了一个完整的机器学习流程。
2024-06-26 09:07:37
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原创 机器学习算法构建预测糖尿病模型
世界卫生组织近日发布报告称，糖尿病患者的数量正以惊人的速度增长，目前全球每年约有320万人死于糖尿病导致的并发症。本项目旨在通过机器学习算法构建预测糖尿病模型。这段代码展示了一个完整的机器学习项目流程，从数据加载和探索性分析开始，到数据预处理、特征工程、模型选择和评估，最后使用主成分分析和支持向量机进行建模和优化。
2024-06-25 22:41:49
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原创 机器学习步骤与应用总结
机器学习作为人工智能的重要分支，近年来在各个领域引起了广泛关注和应用。其核心在于通过算法和模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需显式编程指令。机器学习的发展不仅推动了技术的进步，也深刻地改变了我们生活和工作的方式。本文总结了机器学习的步骤和应用。以上就是机器学习步骤及相关应用领域，随着技术的进步和数据的增加，机器学习的应用场景将继续扩展，并为各行各业带来更多的创新和效率提升。
2024-06-25 19:25:30
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空空如也
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