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RSS订阅原创 基于传感器的HAR任务PyTorch实战
分类网络包括：【CNN, LSTM, ResNet, Res2Net, ResNext, SKNet, ResNest, Channel_Attention_Net, Spatial_Attention_Net, DCN, MobileNet, ShuffleNet, Dilated_Convolution, VIT, Swin】预处理方法包括：滑窗切割重采样、插值、标准化等。端到端HAR流程，欢迎交流学习。整理了7个公开数据集【
2022-04-17 16:47:33
2828
原创 基于Python-Sklearn库的机器学习实战
理论帖很多，实战帖找起来实在不方便，自学整理了一些常用的机器学习算法和常用方法（网格，k折，插值，可视化等），仅供参考预处理；https://github.com/xushige/Machine-Learning--Sklearn/tree/main/Data_Preprocess决策树；https://github.com/xushige/Machine-Learning--Sklearn/tree/main/Decision%20Tree降维；https://github.com/xushi
2022-04-17 16:33:38
1504
空空如也
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