机器学习和深度学习

机器学习和深度学习

用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个 用于深度估计和语义分割的城市景观处理数据集，该数据集包含128 x 256大小的图像，它们的19类语义分割标签和反向深度标签。该数据集是城市景观数据集的预处理数据集，用于两个任务深度估计和语义分割。每类数据有3000多个

用于深度学习的多类杂草物种图像数据集，deep野草数据集包含9类17,509个独特的256x256彩色图像。共有15007张训练图片和2501张测试图片。分类和种标如下0-中国苹果1-大戟2-帕金森亚3-帕特宁4-刺相思5-橡胶藤6-暹罗杂草7-蛇草8-其他。注本文使用的五次交叉验证的具体标签子集(60%)、验证(20%)和测试(20%)也在这里以CSV文件的形式提供，格式与“labels.csv”相同。

用于图像分割的前列腺注释数据集，前列腺数据集由48个多参数MRI研究组成，采用横向t2加权扫描(分辨率0.6 x 0.6 x 4mm)和表观扩散系数(ADC)图(2 x 2 x 4mm)手动分割整个前列腺。imagesTr包含训练集图像。imagesTs包含测试集图像。labelsTr包含训练集的标签。

这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片 这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片 这个数据集包含99种不同的植物。分为培训(80%)、测试(10%)和有效数据(10%)。共19000张植物图片

智能手机-智能手表活动-生物识别数据集，包含从智能手机和智能手表收集的加速度计和陀螺仪时间序列传感器数据，51个测试对象执行18个活动，每个活动3分钟， 智能手机-智能手表活动-生物识别数据集，包含从智能手机和智能手表收集的加速度计和陀螺仪时间序列传感器数据，51个测试对象执行18个活动，每个活动3分钟，

内科大深度学习课程作业。 矩阵与 神经网络模型 与 深度学习模型 关系 机器学习 与 深度学习 在训练数据中的区别 点乘与叉乘区别 深度学习模型 浅层与深层 关系 线性关系与非线性 权重和偏置 超参数（训练数据与可调整数据（var）） 误差其他说法 损失函数Loss fuction 预测值与真实值之间的差距 线性，非线性与过拟合 数据去粗取精，求最优 稀疏矩阵特点以及应用

基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两个模块进入新的界面，根据按钮进行操作 本项目还可以进行优化，希望有实力的朋友们可以进行二次开发。 基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两个模块进入新的界面，根据按钮进行操作 本项目还可以进行优化，希望有实力的朋友们可以进行二次开发。 基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两个模块进入新的界面，根据按钮进行操作 本项目还可以进行优化，希望有实力的朋友们可以进行二次开发。 基于深度学习+opencv的python车牌识别系统源码.zip 可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改，只需下载项目到本地，运行GUI.py即可。 选择两

大学深度学习论文提交，描述了生成模型G，判别模型D