以下为该数据集的部分数据，包括年龄、近视 or 远视类型，是否散光，是否容易流泪，最后 1 列为应佩戴眼镜类型：2. 代码实现：a) 创建决策树：按书上流程（如

决策树为了找出最佳节点和最佳的分枝法，创建了几个指标来帮助实现局部最优，简单说一下，对公式感兴趣的也可以自己搜搜看：信息熵：混乱度，不稳定度，不确定性越大，越混

ID3算法试验报告，是WORD格式，里面有程序运行的结果；里面程序比较详细，有很多中文注释！

嵌套式LSTM Cell的Tensorflow实现

数据获取、模型训练、图片上传、图片识别．

CV_interviews_Q-A 不试着去找找实习，不试着被面试官毒打下，都意识不到自己基础的薄弱，很多东西被问到只知道个大概，再深挖一下为什么就支支吾吾答不上来了。深感CV算法岗竞争之激烈，从来都是狭路相逢勇者胜，借找工作的机会好好整理下所学的知识，希望现在好好准备还来时晚，一起努力向要约发起冲击吧！ 本仓库汇总的CV算法岗重要的一些知识点和面试问答，主要分为计算机视觉，机器学习，图像处理和，C ++基础四大块，每个块都有几十个问题，每个问题都会努力做出的详细完整的解答，帮助您理清这些知识点细节。 为了刺激下大家的神经，激发斗志，在往下看之前可以先看看这份经验分享： 。创建本仓库的灵感也就是扩张此文，感谢大佬的分享〜 食用方法 额外添加转换过的PDF版，如果直接下载md文件显示不了一些图片或者公式的话，可以匹配PDF版学习。－－2020.08.14 github上直接看的话很多公式和

概述： 要了解该项目的工作方式，请参阅： : bundle已通过命令node_modules/.bin/webpack --config webpack.local.config.js生成，并且所有生成的文件都位于./djreact/static/bundles/local中 协同合作 金燕（jyan16），张彤（tzhang48），黄则璇（zhuang31），张志伟（zzhang83） 网站部署 ec2-54-196-181-229.compute-1.amazonaws.com 如何运行React： 我们的项目需要python3，pip3和npm。 cd到项目根目录 运行node_modules/.bin/webpack --config webpack.local.config.js生成React包文件。 现在，它们应该存储在backendApp / static / b

本文件是博客中的介绍代码的运行代码。 环境：python3.7+keras2.3.1+tensorflow1.15.0+sklearn0.22.1+matplotlib3.1.1 三方库：mglearn0.1.7

TensorFlow 2.0 Alpha版，用户现在可以抢先体验；(进群交流下载887372329）2.0版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化API；

pytorch-toolbelt 是一个Python库，包含一组用于PyTorch的工具，用于快速R＆D原型设计和Kaggle farming Pytorch-toolbelt pytorch-toolbelt 是一个 Python 库，带有一组用于 PyTorch 的花里胡哨，用于快速研发原型和 Kaggle 农业：内部内容使用灵活的编码器-解码器架构轻松构建模型。 模块：CoordConv、SCSE、Hypercolumn、Depthwise 可分离卷积等。 用于分割和分类的 GPU 友好测试时间增强 TTA 对巨大 (5000x5000) 图像进行 GPU 友好推理 日常常见例程（修复/恢复随机种子、文件系统实用程序、指标） 损失：BinaryFocalLoss、Focal、ReducedFocal、Lovasz、Jaccard和骰子损失，翼损失等等。 Catalyst 库的附加功能（批量预测的可视化、附加指标）展示：Catalyst、Albumentations、Pytorch Toolbelt 示例：Semantic Segmentation @ CamVid 为什么诚