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对抗生成网络(gan, wgan)二次元头像
训练集
龙龙老师教程gan,wgan,二次元头像训练数据集,一共280M 龙龙老师教程gan,wgan,二次元头像训练数据集,一共280M 龙龙老师教程gan,wgan,二次元头像训练数据集,一共280M
2021-06-20 13:06:56
274.19MB
深度学习
1
Chars74K英文大小写字母与数字
训练集
英文大小写字母与数据
训练集
,每个包含1016个项目,英文大小写字母与数据
训练集
,每个包含1016个项目,英文大小写字母与数据
训练集
,每个包含1016个项目
2021-06-18 12:03:33
103.3MB
深度学习
字母训练集
数字训练集
1
十二生肖---前6种动物数据集(
训练集
)
深度学习 十二生肖---前6种动物数据集(
训练集
)
2021-06-16 09:02:26
898.5MB
深度学习
图像分类
1
十二生肖---后6种动物数据集(
训练集
)
深度学习 十二生肖---后6种动物数据集(
训练集
)
2021-06-16 09:02:26
869.68MB
深度学习
图像分类
1
人脸识别
训练集
https://blog.csdn.net/codes_first/article/details/79223524对应的
训练集
2021-06-13 12:10:11
133.11MB
人脸识别
1
基于spark-ml,scala实现gbdt 算法,附带libsvm
训练集
和普通
训练集
实现
基于spark-ml,scala实现gbdt 算法,附带libsvm
训练集
和普通
训练集
实现,GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 梯度提升迭代决策树。GBDT 也是 Boosting 算法的一种,但是和 AdaBoost 算法不同(AdaBoost 算法上一篇文章已经介绍);区别如下:AdaBoost 算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值,然后一轮一轮的迭代;GBDT 也是迭代,但是 GBDT 要求弱学习器必须是 CART 模型,而且 GBDT 在模型训练的时候,是要求模型预测的样本损失尽可能的小。
2021-06-10 19:29:04
40KB
机器学习
spark-ml
GBDT
人工智能
1
自制图片
训练集
自制图片
训练集
,共分成8类,分别为apple,banana,cat,dog,human,phone,tiger,water;压缩包里面分成两个文 件夹,一个是训练图片集,一个图片名的txt集合;
2021-06-09 16:27:58
177.62MB
图片
1
2020厦门国际银行数创金融杯建模大赛数据-
训练集
.zip
2020厦门国际银行数创金融杯建模大赛数据集-
训练集
2021-06-09 15:38:04
69.4MB
金融科技
数据集
厦门国际银行
金融建模
1
高斯贝叶斯分类器
训练集
(印第安人糖尿病)
高斯贝叶斯分类器
训练集
(印第安人糖尿病) Diabetes-Prediction-master
2021-06-06 15:48:42
12KB
AI
人工智能
训练集
印第安人
1
高质量烟雾图像数据集VOC2007
烟雾图片
训练集
,VOC2007格式,亲自标注,高质量图片,925张,可做训练测试,yolo4测试 map 82.5 对黑烟预测效果最佳
2021-06-04 14:07:07
130.82MB
烟雾
目标检测
yolo
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