课程大作业做的讲解关联规则的ppt,逐过程讲解~欢迎下载
2022-11-26 18:27:11 4.14MB 关联规则 机器学习 数据挖掘 apriori
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通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐_数据集
2022-11-26 16:27:01 1.05MB 机器学习 深度学习 自然语言处理
fenlei.py可以对image中的所有图片进行颜色直方图的特征提取,以及单行的梯度的特征提取,最后合并成多个特征向量(每张图片产生一个),这些向量将会存在result.txt中,图片的种类会存在label.txt中,而main.py就是提供test文件夹的一张图片去按照上述方法获取特征向量后,再跟result.txt的所有向量作比较获取最接近的那个向量,那个向量对应图片的种类即是预测的种类,并写在val.txt中。 采用了GPU获取特征向量集
2022-11-26 14:29:15 11.03MB 数字图像处理 学习成果
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这是Anaconda软件和pytorch下载教程,适用于准备入门机器学习的小白。写的非常详细,本教程是用电脑的cpu来运行代码的,适用于小数据集的运行,不适用于大数据集,因为cpu速度慢
2022-11-26 14:29:14 1.97MB 人工智能 机器学习 深度学习
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这是一份调查报告,其中包括多个参考的摘要,以使您更好地理解该主题。 本文包括有关预测性维护的简要概述,并介绍了预测性维护的一些应用,同时也考虑了较早的研究,这些研究讨论了使用机器学习的多分类器方法进行预测性维护的各种方法。 预测性维护被引入各个行业和部门。 它有助于预测已经使用的机器设备的状况,从而告诉您是否需要维护。 与常规维护相比,在没有适当利用资源的情况下进行了不必要的更换,与定期维护相比,该技术可确保节省成本。 该技术的主要优点在于,它可以及时,方便地安排纠正性维护的时间,并可以防止意外的故障。 如果提前知道了那部分需要维护,我们可以相应地计划和工作。 这是连续的,模型或算法在使用过程中不断发展的迭代过程。
2022-11-26 02:22:59 292KB Predction; Classifier; Resources
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基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据基于DMF推荐算法的推荐系统实现——数据
2022-11-25 21:28:05 542KB 机器学习 推荐系统 深度学习
通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商品推荐_数据通过DIN算法进行深度特征组合商
2022-11-25 20:26:32 788.58MB 机器学习 深度学习 推荐系统
构建机器学习Pipeline,Architecting a Machine Learning Pipeline 。
2022-11-25 19:24:37 4.1MB Pipeli 机器学习 英文文档 数据科学
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工业视觉基础知识,文档资料
2022-11-25 18:27:49 13.27MB 工业视觉基础知识 机器视觉 机器学习
基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。 我们将整个程序分成7个python文件,其中三个文件是细胞分割的算法,一个结果评估的文件,一个细胞再筛选的文件,一个图像处理的文件和一个main文件 三个划分算法分别为:cell_segmentation_by_sub.py、cell_segmentation_by_shape.py、cell_segmentation_by_fit.py. 结果评估文件是:divide_assessment.py. 细胞再筛选文件是:results_filter.py. 图像处理文件是:image_processing.py. 主程序文件:main.py. 基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。基于图像处理(非机器学习)的方法实现细胞的检测和分割的全部数据资料并对结果进行评估。