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    图片来源:Unsplash上的AgenceOlloweb引言机器学习模型的选择一直是一个挑战。无论是预测股票价格、诊断疾病,还是优化营销活动,问题始终是:哪个模型最适合我的数据?传统上,我们依赖交叉验证来测试多个模型——XGBoost、LGBM、随
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  • 2025-01-29细说机器学习算法之高维数据惩罚-lasso回归及代码实现
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    继上篇:【玩转全栈】---基于YOLO8的图片、视频目标检测-CSDN博客        相信大家已经可以训练一些图片和视频了,接下来我将为大家介绍如何训练自己的特定模型,并用其进行检测目录准备数据图片数据标识数据配置文件运行测试训练结果存在的问题准备数据
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    一、任务背景    本次python实战,我们使用来自Kaggle的数据集《ChineseMNIST》进行CNN分类建模,不同于经典的MNIST数据集,我们这次使用的数据集是汉字手写体数字。除了常规的汉字“零”到“九”之外还多了“十”、“百”、“千”、“万”、“亿”,共15种汉字数字。二、
  • 2025-01-21细说机器学习算法之XGBoost及代码实现
    系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算