利用sklearn中的红酒数据集，训练决策树分类模型并评估。利用plt实现了分类的可视化，同时用graphviz可视化了决策树的生成过程。
2023-02-20 00:44:31
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中文新闻分类模型，利用TextCNN模型进行训练，TextCNN的主要流程是：获取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸来提取文本的N-Gram信息，然后通过最大池化操作来突出各个卷积操作提取的最关键信息，拼接后通过全连接层对特征进行组合，最后通过交叉熵损失函数来训练模型。
2023-02-19 17:06:30
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TimeSformer-Pytorch
实现，是一种基于关注点的纯净，简单的解决方案，可以在视频分类上达到SOTA。 该存储库将仅存储性能最佳的变体“时空分散注意力”，无非就是沿空间之前的时间轴的注意力。
安装
$ pip install timesformer-pytorch
用法
import torch
from timesformer_pytorch import TimeSformer
model = TimeSformer (
dim = 512 ,
image_size = 224 ,
patch_size = 16 ,
num_frames = 8 ,
num_classes = 10 ,
depth = 12 ,
heads = 8 ,
dim_head = 64 ,
attn_dropout =
2023-02-19 14:24:00
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Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一，文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一，Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一，三者结合在一起将会产生什么样的花火，本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务，延续动手学系列课程风格，全程手敲代码，跟着杨博一行一行代码撸起来。
2023-02-19 11:18:18
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The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种宠物，每种宠物200张左右宠物图片，并同时包含宠物轮廓标注信息。
2023-02-19 01:04:20
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乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘
2023-02-18 21:32:37
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支持向量机仅将数据分为两类。 此函数通过为测试数据集中的每一行“搜索”正确的类来消除该限制。
这段代码是对Anand Mishra的代码的澄清和优化，可在此处找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33170-multi-class-support-vector-machine
仅与 2 个以上的类一起使用，否则直接使用 svmtrain()。
用法示例：
%% SVM 多类示例% SVM 本质上是一对一的分类。 % 这是一个如何使用% 一比一的方法。 训练集=[ 1 10;2 20;3 30;4 40;5 50;6 66;3 30;4.1 42]; 测试集=[3 34; 1 14; 2.2 25； 6.2 63]； GroupTrain=[1;1;2;2;3;3;2;2]; 结果 = multisvm(Tr
2023-02-18 13:51:09
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