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RSS订阅原创 预测淡水质量
通过提供的淡水质量数据集，对数据首先进行数据探索、数据预处理、利用机器学习建立模型，并进行淡水质量的检测。1、数据探索：查看数据集规模、数据类型、缺失值情况以及统计性描述。2、数据预处理：处理缺失值、平衡数据样本3、利用机器学习建立模型。以上项目主要是基于提供的淡水质量数据集，通过数据探索、数据预处理、机器学习建模的流程，进行淡水质量的预测和检测。首先对数据集进行了探索性分析，包括数据规模、数据类型、缺失值情况、统计性描述等；然后进行了数据预处理，包括处理重复值和缺失值、偏差值处理、平衡数据等。
2024-03-04 18:38:41
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原创 猫狗大战机器学习
基于提供的猫狗图像数据集，我使用卷积神经网络构建了一个分类模型，能够较为准确地区分图像中是猫还是狗。通过实验数据，证明了构建的卷积神经网络模型在识别猫狗图像方面具有较高的准性，在CPU上的训练效果和推理性能表现良好。在使用Intel的优化工具和量化技术对模型进行进一步优化后，模型在保持准确性的同时，推理时间得到了显著的提升，F1分数也有所提高，这证明了优化的有效性。
2024-01-13 20:36:25
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空空如也
空空如也
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