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可解释人工智能技术-积分梯度
这里放了文章“可解释人工智能技术-积分梯度”中使用到的测试图片和模型。 图片是在百度上下载的一张波斯猫图片。 模型是从tensorflow hub获取的inception v5模型。放在这里方便大家进行实验。
2022-12-21 09:27:59
23.71MB
tensorflow
1
mean shift 算法 详解
本文将详细的说明Mean Shift的基本思想及其扩展,其背后的物理含义,以及算法步骤,并给出理论证明.最后本文还将给出Mean Shift在聚类,图像平滑,图像分割,物体实时跟踪这几个方面的具体应用.
2022-12-17 21:41:35
1.82MB
mean
shift
核函数
梯度函数
1
Support_Vecor_Machine_Implementation:借助梯度下降算法实现svm实现,以减少错误函数,仅使用numpy和matplotlib来实现
Support_Vecor_Machine_Implementation 借助梯度下降算法实现svm实现,以减少错误函数,仅使用numpy和matplotlib来实现它。
2022-12-17 20:35:16
2KB
Python
1
使用机器学习识别心脏病预测
预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程,确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病,而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析,并进行适当的数据处理。然后,训练不同的模型,并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测
2022-12-15 23:57:03
82KB
机器学习
KNN
决策树
随机梯度下降
1
BP神经网络c++代码
使用C++类封装BP神经网络
2022-12-11 16:48:47
3KB
BP神经网络
反向传播
前向传播
梯度下降
1
基于梯度下降算法的永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless
永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless永磁同步电机无感控制模型PMSM FOC sensorless
2022-12-07 10:06:39
75KB
永磁同步电机
无感控制
矢量控制
1
HOG(方向梯度直方图)matlab源程序
HOG(方向梯度直方图)matlab源程序 HOG(方向梯度直方图)matlab源程序 HOG(方向梯度直方图)matlab源程序 HOG(方向梯度直方图)matlab源程序
2022-12-06 13:42:48
86KB
HOG
1
python实现随机梯度下降法
看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法: 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式(推导过程在上一篇文章中有) 也就是说每次更新权值都需要遍历整个数据集(注意那个求和符号),当数据量小的时候,我们还能够接受这种算法,一旦数据量过大,那么使用该方法会使得收敛过程极度缓慢,并且当存在多个局部极小值时,无法保证搜索到全局最优解。为了解决这样的问题,引入了梯度下降法的进阶形式:随机梯度下降法。 二、核心思想 对于权值的更新不再通过遍历全部的数据集,而是选择其中的一个样本即可(对于程序员来说你的第一反应一定是:在这里需要一个随机函数来选择一个样本,不是吗?
2022-12-04 22:30:51
69KB
“人造太阳”计划
python
python函数
1
反向传播和梯度下降数学推导
反向传播和梯度下降的数学原理,及相关公式的推导,里面能够学习到数学原理。
2022-12-03 11:26:52
1.21MB
神经网络
1
基于四种决策树实现预测大气污染日的概率模型项目源码+数据+超详细注释.zip
基于四种决策树实现预测大气污染日的概率模型项目源码+数据+超详细注释 任务:根据环境数据,预测当天是不是大气污染日 内容包含: 1.本程序使用了四种模型进行预测,并对四种模型预测效果进行评估测试,分别是: 袋装决策树(BaggingClassifier) 额外决策树(ExtraTreesClassifier) 随机梯度提升(GradientBoostingClassifier) 随机森林(RandomForestClassifier) 2.本程序通过对例4中的梯度提升模型调整参数,来提高预测的准确率。分别调整了深度,学习率,采样集,和树数,通过brier skill score值来评价结果
2022-12-02 14:29:37
640KB
决策树
时间序列预测
随机森林
随机梯度提升
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