【人工智能】修改翻译和LaTex论文&遥感模型改进-2025年7月22日人工智能组会总结 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本
【日常】2025年7月复盘&8月规划 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本
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【日常】一个INTP的自我探索之路 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本
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【人工智能】【Python】各种评估指标,PR曲线,ROC曲线,过采样,欠采样(Scikit-Learn实践) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】【Python】各种评估指标,PR曲线,ROC曲线,过采样,欠采样(Scikit-Learn实践)

本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集(492例欺诈 vs 284315正常),采用SMOTE过采样技术平衡样本,并使用决策树模型训练。评估部分涵...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】软著申请&模型改进-2025年3月9日人工智能组会总结 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】软著申请&模型改进-2025年3月9日人工智能组会总结

本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能,结合Flask框架搭建Web应用,完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面,提出MSC-FF...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】历来组会经验总结(重磅)

本文呕心沥血,总结了从2024年四月末进团队到2025年2月末的参加组会的核心收获,纯手敲为1500字的浓缩文章,干货和信息密度极高。
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo5个月前
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【人工智能】作物病害识别&遥感频域特征融合-2025年2月23日人工智能组会总结 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】作物病害识别&遥感频域特征融合-2025年2月23日人工智能组会总结

研究聚焦于作物病害识别与遥感频域特征融合。基于ShiftingNet的病害识别模型在Plant Village数据集上实现多类作物Val Acc达99.8%,验证了标准化预处理对复杂背景图像的重要性;针对ConvLSRNet的...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo5个月前
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【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用网格搜索对决策树调参 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用网格搜索对决策树调参

在鸢尾花数据集(n=150)中,通过三维参数空间遍历(「criterion/max_depth/min_samples_leaf」)结合6折分层验证,实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示:信息熵准则在深层树(dept...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)

本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法,解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能,揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo4个月前
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