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实战中的深度学习与机器学习数据集

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简介:
本课程深入讲解如何在实际问题中应用深度学习和机器学习技术,并重点介绍各类常用的数据集及其使用方法。 深度学习与机器学习实战数据集全套包括以下内容: - 《机器学习实战1:四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测》.csv - 《深度学习实战1:企业数据分析与预测(keras框架)》.csv - 《深度学习实战2:企业信用评级与预测(keras框架)》.xls - 《深度学习实战3:文本卷积神经网络(TextCNN)新闻文本分类》 - 《深度学习实战6:卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量预测》.csv - 《深度学习实战7:电商产品评论的情感分析》.csv

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客服
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  • 收入应用
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    本书汇集了丰富的收入数据分析案例,通过机器学习和深度学习技术的应用,深入浅出地解析如何利用算法预测和理解影响个人及企业收入的关键因素。适合对数据科学感兴趣的读者探索实践。 机器学习与深度学习研究中不可或缺的一个数据集是income数据集。
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    实战机器学习的数据集是一本专注于提供实用案例和数据集资源的学习资料,旨在帮助读者通过实践掌握机器学习的核心技术与应用。 机器学习实战数据集提供了一系列用于实践的样本集合,帮助用户在实际操作中掌握机器学习技术。
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  • Pytorch践(六):使用和Diabetes
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    本文为《PyTorch深度学习实践》系列文章之一,在本篇中将利用PyTorch框架结合糖尿病数据集进行实际的机器学习操作,帮助读者理解如何应用PyTorch解决真实世界中的问题。 1. 机器学习入门 2. PyTorch介绍 3. 数据已经分类好,并且有标签,可以配合相关博文一起阅读。
  • PyTorch
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    本书专注于使用PyTorch框架进行深度学习实践,涵盖神经网络构建、模型训练及优化等核心内容。适合希望利用Python语言快速开发深度学习应用的读者阅读。 本系列课程涵盖了深度学习中的经典网络架构,并结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块进行原理分析及项目实战。通过通俗易懂的方式讲解CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)模型,使用当下最主流的PyTorch框架来进行实际操作演练。选取当前NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)领域中的经典项目与解决方案进行深入探讨,并基于真实数据集展开详细的网络架构分析及实例应用。课程风格通俗易懂,旨在以接地气的方式引导同学们进入AI领域,并提供所有所需的数据以及项目的源代码支持。
  • 500问
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    《机器学习与深度学习500问》是一本全面解答机器学习和深度学习领域常见问题的手册,旨在帮助读者通过问答形式快速掌握关键技术概念和实践应用。 机器学习/深度学习500问 这个问题集涵盖了关于机器学习和深度学习的广泛主题,旨在帮助初学者到高级从业者更好地理解这些领域中的关键概念、算法和技术。每个问题都经过精心设计,以促进深入的学习和思考,并鼓励读者探索更多相关的资源来扩展他们的知识。 这些问题涉及的主题包括但不限于: - 什么是机器学习? - 如何选择合适的模型? - 深度学习与传统机器学习的区别是什么? - 常见的深度学习框架有哪些? 通过回答这500个问题,你将能够建立坚实的基础,并为进一步的研究和实践打下良好的开端。
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    本资源包含关于机器学习及深度学习的核心概念和算法讲解的PPT文件,适用于教学与自学。涵盖从基础理论到实际应用的内容。 这份机器学习课件涵盖了从基础入门到深度学习的全面内容,非常详尽。
  • TensorFlow 2
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    本书深入浅出地介绍了使用TensorFlow 2进行深度学习开发的知识和技巧,适合对深度学习感兴趣的读者入门及进阶。 本课程为深度学习与Tensorflow2实战视频教程的最新版本(2020年)。新版TensorFlow 2更为简洁实用,采用纯实战驱动的方式进行教学,并以通俗易懂的语言讲解核心模块及其应用实例。整个课程通过实际代码操作来教授知识,让学员快速掌握各大核心模块的应用技巧。基于真实数据集展开项目实践,提供丰富的案例支持,帮助学习者迅速入门深度学习领域。