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李宏毅ML作业1（PM2.5预报）

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简介：
本作业为李宏毅老师课程中关于PM2.5预测的机器学习项目，旨在通过分析环境数据来建立有效的模型，以实现对空气中PM2.5浓度的准确预报。 李宏毅ML作业1：预测PM2.5（kaggle预测与报告题目）源码配合博客阅读。可以参考相关文章来理解具体内容。

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  • 李宏毅ML作业1（PM2.5预报）
    优质
    本作业为李宏毅老师课程中关于PM2.5预测的机器学习项目，旨在通过分析环境数据来建立有效的模型，以实现对空气中PM2.5浓度的准确预报。 李宏毅ML作业1：预测PM2.5（kaggle预测与报告题目）源码配合博客阅读。可以参考相关文章来理解具体内容。
     
  • 李宏毅ML作业3：食物分类（Kaggle预测及报告）
    优质
    本项目为李宏毅机器学习课程第三阶段作业，通过利用Kaggle数据集进行食物分类预测，并撰写详细的技术报告。 李宏毅ML作业3：食物分类，Kaggle预测与报告题目实作源码，配合博客阅读。相关博客内容可参考文章《李宏毅机器学习课程第三次作业详解》。
     
  • 李宏毅GAN作业资料.zip
    优质
    此资源为李宏毅教授关于GAN（生成对抗网络）课程的相关作业资料，包含多个实践任务和理论问题，旨在帮助学生深入理解GAN的工作原理及其应用。 李宏毅GAN网络作业文档包括算法的简单思路讲解、数据集链接等内容，并详细介绍了每个部分如何用代码实现。文档还阐述了数据集以何种格式输入以及呈现的效果，帮助学生在学习后通过做作业来巩固对GAN网络核心思想的理解。
     
  • 李宏毅关于PM2.5预测的机器学习实现.zip
    优质
    本资料包包含李宏毅教授关于利用机器学习技术进行PM2.5浓度预测的相关课程内容与代码实现，适用于研究和教学用途。 机器学习是一门跨学科领域，结合了概率论、统计学、逼近理论、凸分析以及算法复杂度理论等多个领域的知识。它的核心在于研究计算机如何模仿或实现人类的学习机制，以获取新的技能与知识，并优化现有的知识结构来提高自身的性能表现。 作为人工智能的关键组成部分，机器学习为赋予计算机智能提供了根本性的途径。其发展历史可追溯至20世纪50年代，当时Arthur Samuel在IBM开发了首个自我学习程序——西洋棋软件，标志着该领域的诞生；不久之后，Frank Rosenblatt发明出了第一种人工神经网络模型——感知机。自那以后的几十年间，机器学习领域见证了诸多重要的突破性进展，包括最近邻算法、决策树、随机森林以及深度学习等技术的发展。 如今，机器学习的应用范围极为广泛，涵盖自然语言处理、物体识别与智能驾驶系统、市场营销及个性化推荐等多个方面。通过深入分析海量数据集，它能够帮助我们更有效地解决复杂的实际问题。例如，在自然语言处理中，机器学习可以支持诸如文本翻译、语音转换为文字和情感分析等功能；在物体识别领域，则可用于图像视频中的目标检测，并应用于智能驾驶系统中；而在市场营销上，该技术可以帮助企业更好地理解顾客的购买习惯与偏好，从而提供更加个性化的商品推荐及营销策略。 总体而言，机器学习正迅速发展并展现出巨大的潜力。它正在并且将继续改变我们的生活方式和工作模式。随着技术创新不断涌现以及应用场景日益扩大，可以预见未来机器学习将在更多领域发挥关键作用。
     
  • 李宏毅的机器学习作业
    优质
    李宏毅的机器学习作业是台湾科技大学李宏毅教授开设的机器学习课程中的学生作业集合，涵盖各类实践项目和编程任务，旨在帮助学生深入理解和应用机器学习理论知识。 李宏毅机器学习作业文档文件全面，笔记总结充分，仅供学习使用。
     
  • 李宏毅2020春作业HW3所需数据(1)(免费)
    优质
    本资料为李宏毅教授2020年春季课程第三次作业所需的全部数据集，旨在帮助学生完成相关任务。完全免费提供。 由于food-11的原数据过大（1.08G），无法一次性上传，因此将分为两部分进行：第一部分包括训练集training和验证集validation，第二部分为测试集testing。
     
  • 李宏毅机器学习作业-预测收入超50K.zip
    优质
    本资料为李宏毅机器学习课程中的实践项目，旨在通过分析社会人口数据来预测个人年收入是否超过50,000美元，适用于数据科学与机器学习的学习者。 李宏毅机器学习作业——预测收入是否大于50K。
     
  • 李宏毅深度学习作业三代码
    优质
    本段代码为李宏毅老师深度学习课程第三阶段作业的完整实现，涵盖了神经网络的设计与训练、数据预处理及模型评估等核心内容。 李宏毅深度学习HW3代码已通过BossLine验证。使用的方法包括数据增强、tta（测试时间增强）、集成学习（ensemble）和交叉验证（cross validation）。
     
  • 李宏毅21第七次作业的数据集
    优质
    该数据集为李宏毅教授2021年课程第七次作业专用，包含一系列标注好的文本、图像或表格等信息，旨在帮助学生更好地理解和实践相关机器学习理论知识。 使用BERT模型进行问答系统开发时，需要准备训练集、测试集和开发集，并且这些数据通常以JSON格式存储。