机器学习第一次课

最新推荐文章于 2025-05-03 12:22:56 发布
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今天是机器学习第一次课，同样通过csdn记录课堂笔记。

当类别占比不均衡的话，准确率意义不大。

首先要对数据有个理解，对不同算法的问题有了解。

平台接受csv的数据

独立成分分析，一群说话声音中选出一个人的声音

数据集和竞赛
在这里插入图片描述
论文期刊
在这里插入图片描述

Mushroom Classification（蘑菇分类数据集）
不务正业的猿
11-01 6910
原文： Mushroom Classification Safe to eat or deadly poison? Although this dataset was originally contributed to the UCI Machine Learning repository nearly 30 years ago, mushroom hunting (otherwise known as "shrooming") is enjoying new peaks in popularity.
【机器学习】6大监督学习模型：毒蘑菇分类
fengdu78的博客
12-12 1万+
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~本文是kaggle案例分享的第3篇，赛题的名称是：Mushroom Classification，Safe to e...
蘑菇数据，训练集
06-07
蘑菇数据，训练集。这里放上来可以下来跑程序。不用积分的设置不了，就设置最低的积分吧。
蘑菇数据集
11-13
此数据集非常适合用来做决策树，可以用来练习决策树建模。以及其他的分类模型的构建。
mushroom蘑菇数据集入门
牛肉胡辣汤
10-20 5294
蘑菇数据集包含8124个样本，每个样本有23个特征，其中22个是描述蘑菇属性的字符型特征，1个是目标变量（蘑菇是否可食用）。
深度学习蘑菇真菌检测（分类）数据集
m0_73878864的博客
01-17 1857
蘑菇真菌检测（分类）数据集：14000多张高质量图像，各类蘑菇图像已经划分好，包含红菇，牛肝菌，双胞菇等9个类别。
机器学习班第一次课微积分
10-23
在机器学习班的第一次课程中，微积分的学习内容主要涵盖了背景知识、导数和泰勒级数、极值分析、以及无约束优化迭代法等核心概念。通过对这些概念的学习，学员们能够掌握优化问题的数学基础，为解决机器学习中的优化...
AI科技大本营公开课-机器学习第二次入门 共28页.pptx
05-29
在"AI科技大本营公开课-机器学习第二次入门"中，课程旨在帮助初学者深入理解这一主题，由一位阿里巴巴的高级算法专家进行讲解。 首先，课程强调了学习机器学习的正确方法，比喻为狗熊抓树叶——不应仅仅关注算法的...
动手学习机器学习第一章：机器学习概论
taichiXD的博客
03-02 1260
本系列以《动手学习机器学习》书本为基础，结合老师上课提到的内容，提炼涵盖的基础概念，穿插有意思的练习题适合复习和入门使用。
吴恩达 机器学习2022 第一课
linyuxi_loretta的博客
10-11 823
一共有三个部分：Supervised Machine Learning: Regression and Classification,Advanced Learning Algorithms,Unsupervised Learning, Recommenders, ReinforcementAGI即Artificial general intelligence的简写，人工通用智能。
[从0开始机器学习]1.一元一次函数线性回归
雾狼的游戏屋
10-21 723
机器学习，监督学习，线性回归；代价函数，迭代； python实现算法； 吴恩达机器学习；
蘑菇分类数据集 mushroom .zip
01-09
蘑菇分类数据集 蘑菇分类数据集
【yolo数据集】道路减速带数据集yolo-voc-2255张
2401_85863780的博客
11-09 461
本数据集包含在道路上拍摄的减速带图像，旨在用于训练和评估目标检测模型。减速带分为两种类型：橡胶减速带和热熔标线减速带。数据集中共有2255张图片，总大小约为100MB。该数据集包含2255张640x640像素的图像，每张图像都有一对XML和TXT文件进行标注。标签种类为“Speed Bump”，总共有2495个标注框。数据集未经过增强处理，适合用于训练和评估目标检测模型。
机器学习- K-Means聚类-mushroom dataset-蘑菇数据集 python scikit-learn
weixin_44733966的博客
02-07 1134
无监督学习- K-Means聚类K-Means聚类是一种无监督学习算法。在无监督学习中，机器学习模型在训练过程中没有得到标签。相反，它必须自己找出标签。K-Means聚类需要在训练前指定簇的数量。K-Means将随机分配数据样本到所有聚类的初始质心。这个步骤称为初始化。质心也被称为集群中心，它是集群中所有样本数据的平均值。然后将样本重新分配到最近的质心。通过取分配给每个先前质心的所有样本的平均值来找到所有簇的新质心。重复最后两个步骤，直到满足停止准则或新旧质心之差恒定为止。
毕业项目推荐：53-基于yolov8/yolov5/yolo11的野生菌菇检测识别系统（python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
02-26 2524
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。与YOLOv5类似，它提供了N/S/M/L/X。
【5】蘑菇数据集(有v5/v8模型)/YOLO蘑菇检测
最新发布
目标检测
05-03 812
本文介绍了一个包含9266张标注图片的蘑菇检测数据集，涵盖14种蘑菇类别，已划分7234:2032的训练集和验证集。使用YOLOv5和YOLOv8模型训练后，分别获得0.950和0.951的mAP值，表现出色。
Dataset之mushroom：mushroom蘑菇数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
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头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-23 2万+
mushroom蘑菇数据集属于UCI机器学习库的Mushroom数据集，也是XGBoost安装包中的demo数据集。总样本数为8124，其中6513个样本做训练，1611个样本做测试。并且，其中可食用有4208样本，占51.8%；有毒的样本为3916，占48.2%。关于特征，Demo中22维特征经过处理，变成了126维特征量。每个样本描述了蘑菇的22个属性，比如形状、气味等等（将22维原始特征用加工后变成了126维特征， 并存为libsvm格式)，然后给出了这个蘑菇是否可食用。
【阿旭机器学习实战】【34】使用SVM检测蘑菇是否有毒--支持向量机
阿旭的博客
02-23 1212
【阿旭机器学习实战】【34】使用SVM检测蘑菇是否有毒--支持向量机
练习——随机森林分类毒、可食用蘑菇数据集
我是托蜜的博客
04-12 1万+
假如我们在山上采蘑菇，为了避免食物中毒，需要采集那些有较大的置信度认为可食用的蘑菇，虽然这种办法会遗漏掉许多我们难以判断的蘑菇（实际是可食用的）。 对此，我们希望能找到那种能很好区分的特征，或者说区分度很大的特征，来避免危险，保证安全，所以我采用随机森林算法来实现目的。 毒蘑菇数据集是一个包含8123个样本的数据集，有22个特征，为菌盖颜色、菌盖形状、菌盖表面形状、气味、菌褶等，下图是网上找的示意...
斯坦福机器学习课程第四次作业深度解析
- **作业和项目**：课程通常会包含一系列的编程作业，要求学生运用所学的知识完成具体的机器学习任务，此次提到的第四次作业就是其中之一。 - **实践意义**：通过完成这些作业，学生可以深入理解算法的实现原理和...
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