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基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解

深度学习之图像分类（一）图像回归主要是对全连接进行理解而图像分类任务主要是对卷积的过程进行理解这一部分会介绍一些基础的概念卷积的过程（包括单通道和多通道）理解一个卷积神经网络工作的过程以及常见的模型的类别和创新点

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机器学习小项目之鸢尾花分类使用机器学习算法（如 K-近邻算法）来对鸢尾花数据集进行分类。首先，我们需要安装一些常用的机器学习库，如 scikit-learn 和 pandas。

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树莓派 4B：AI 物联网完整部署方案人工智能（AI）和物联网（IoT）正在快速融合，使得智能监控、工业自动化、智能家居等场景变得更加智能化。树莓派 4B 作为一款低功耗、高性价比的嵌入式计算平台，可以运行 AI 模型，并结合 IoT 设备，实现目标检测、远程报警、智能控制等功能。

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【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类OpenCV 的最新版本包含了 500 多个算子，这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用，OpenCV 将这些算子分为多个模块，每个模块承担特定的功能。

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【OpenCV】OpenCV算子功能分类在 OpenCV 中，算子（Operators）可以根据功能分类为不同的类别，主要包括图像处理、特征检测、几何变换等。以下是 OpenCV 算子的主要分类：

带娃的IT创业者

机器学习实战(8)：降维技术——主成分分析（PCA）在机器学习中，降维（Dimensionality Reduction）是一种重要的数据处理技术，用于减少特征维度、去除噪声并提高模型效率。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是最经典的线性降维方法之一，广泛应用于数据可视化、特征提取和图像压缩等领域。今天我们将深入探讨 PCA 的数学原理，并通过实践部分使用 MNIST 手写数字数据集进行降维与可视化。

DeepSeek系统架构的逐层分类拆解分析，从底层基础设施到用户端分发全链路该架构通过软硬协同优化和分层解耦设计，在千亿参数规模下仍能保持输入Token处理成本低于0.001元，成为高性价比AI服务的标杆。

多目标蜻蜓算法-MODA-可用于（云计算资源分配/交通信号控制/网络路由优化）多目标蜻蜓算法（Multi-Objective Dragonfly Algorithm，MODA）是一种基于群体智能的优化算法，主要用于解决多目标优化问题。以下是对其的详细介绍：

带娃的IT创业者

机器学习实战(4)：逻辑回归——分类问题的基础在机器学习中，逻辑回归（Logistic Regression）是解决分类问题的经典算法之一。尽管名字中有“回归”，但它实际上是一种分类模型，广泛应用于二分类任务（如垃圾邮件检测、疾病诊断等）。今天我们将深入探讨逻辑回归的数学原理，并通过实践部分使用 Iris 数据集进行二分类任务。

使用神经网络对驾驶数据进行道路类型分类Table 2. The selected parameter set from the OBD-II standard for data logging.

人工智能大模型技术剖析：分类、对比与性能洞察语言大模型是当前最为大众熟知的一类。它以自然语言处理为核心，旨在理解和生成人类语言。例如OpenAI的GPT系列，从GPT - 1到如今强大的GPT - 4，每一代都在语言理解、知识推理和文本生成能力上有显著提升。GPT - 4不仅能够生成高质量的文章、故事，还能处理复杂的数学问题、进行代码编写等。

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模糊综合评价法：原理、步骤与MATLAB实现在复杂决策场景中，评价对象往往涉及多个相互关联的模糊因素。模糊综合评价法通过建立模糊关系矩阵，结合权重分配与合成算子，实现对多因素系统的科学评价。本文详细讲解模糊综合评价法的数学原理、操作步骤，并辅以MATLAB代码实现。

pytorch cnn 实现猫狗分类我们将创建一个自定义数据集类来加载猫狗图片。定义数据预处理方法，并加载数据集。我们定义了一个自定义数据集类 CatDogDataset 来加载猫狗图片。

小lo想吃棒棒糖

中药细粒度图像分类在细粒度图像分类（FGVC）领域，Bilinear CNN（BCNN）模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算，从而获得更加丰富的特征表示，这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而，BCNN通常计算成本较高，限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。

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逻辑回归--多元分类问题有多少类别，就要训练多少二元分类器。每次选择一个类别作为正例，标签为1，其他所有类别都视为负例，标签为0，以此类推至所有的类别。训练好多个二元分类器之后，做预测时，将所有的二元分类器都运行一遍，然后对每一个输入样本，选择最高可能性的输出概率，即为该样本多元分类的类别。

使用LightGBM与Apache Spark进行多分类任务在大数据环境中，使用机器学习算法处理复杂的分类问题是常见的需求。本文将介绍如何利用Apache Spark和Microsoft Synapse ML库中的LightGBM模型来执行多分类任务。我们将通过一个具体的示例，展示从数据准备到模型训练和评估的完整流程。

【深度学习模型分类】深度学习模型种类繁多，涵盖了从基础到前沿的多种架构。以下是主要模型的分类及代表性方法：特点：全连接神经网络，适用于结构化数据。

机器学习 - 线性模型线性模型(Linear Model)是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型.给定一个𝐷维样本𝒙 = [𝑥1,⋯,𝑥𝐷]T，其线性组合函数为

机械学习基础-5.分类-数据建模与机械智能课程自留回顾监督学习（Supervised Learning）的流程：监督学习的两个子类别：回归（Regression）和分类（Classification）。