数据集大致基于少数城市客户的购物明细。这些值有很大的不同，这使得基于它来重现任何形式的可视化变得简单而基础。数据是随机填充的，与任何实际系统数据或机密数据没有任何关系。 Shopping_CustomerData.csv Shopping_ShoppingIndexData.csv

torch中DataLoader的next_data数据加载流程

目录： 网盘文件永久连接 1.1 数据挖掘典型的应用场景 1.2 数据挖掘概述 1.3 数据、属性和度量 2.1 行列式 2.2 特征值分解 2.3 随机事件及其概率 2.4 随机向量及其分布 2.5 大数定律与中心极限定理 2.6 方差分析和回归分析 2.7 最优化问题 3.1 Python概述 3.2 Python基础-数据类型 3.3 文件操作 4.1 数据预处理概述 4.2 缺失值处理 4.3 特征编码 5.1 特征选择概述 5.2 过滤法 5.3 降维导入 5.4 奇异值分解 6.1 有监督学习概述 6.2 线性回归算法 6.3 贝叶斯算法 6.4 ID3-C4.5算法 6.5 集成算法2 7.1 无监督学习概述 7.2 K均值聚类 7.3 基于层次的聚类算法......

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本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV3。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。 4、使用classification_report评估模型。 详见文章链接： https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122797153?spm=1001.2014.3001.5502

本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV1。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用InceptionV3。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。 详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122642906

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用ResNet50。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用DenseNet121。本文实现的算法有一下几个特点： 1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，节省内存 2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。 详见：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122607363?spm=1001.2014.3001.5502

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