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【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法）
在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法），代码体现了机器学习项目的典型工作流：数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持（stratify）、特征标准化...
8个月前
【人工智能】【Python】多层感知机应用实验
我进行了一次多层感知机（MLP）的应用实验。我使用PyTorch构建了一个含隐藏层、ReLU激活和Dropout的MLP模型，在Fashion-MNIST数据集上进行服装图像分类。通过在GPU上训练，我探索了不同训练轮数...
4天前
【人工智能】用于密集图像预测的频率感知特征融合(频域特征融合的基础研究)
用于密集图像预测的频率感知特征融合这篇论文来源:TPAMI 2024，本研究将信号或图像从时域转换到频域，用于提取高频特征。
9个月前
【人工智能】ResdenseNet：一种结合深度可分离卷积的轻量化密集型ResNet及其在植物早期病害分类中的应用
论文作者提出了一种结合深度可分离卷积的轻量化ResdenseNet模型，用于植物早期病害分类。该模型通过密集连接、残差块和深度可分离卷积的混合架构，显著降低了参数量（0.72M）和训练时间（5983秒...
5个月前【C++】过河卒问题
我通过动态规划方法解决了C++中的过河卒问题。我的方案首先考虑无马干扰的简化情况，路径数通过类似杨辉三角的递推计算。接着，我处理了有马的情况：在棋盘上标记出马及其所有控制点为障碍。在...
1年前
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