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。

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.

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。

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

使用C++类封装BP神经网络

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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？

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。

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