数据挖掘

绝不原创的飞龙

K 最近邻回归器，解释：带代码示例的视觉指南原文：towardsdatascience.com/k-nearest-neighbor-regressor-explained-a-visual-guide-with-code-examples-df5052c8c889?source=collection_archive---------1-----------------------#2024-10-07

产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用一、产品数字孪生体（Digital Twin）二、数字样机（Digital Mock-up, DMU）三、数字化交付（Digital Delivery）四、三者的关系与协同五、典型行业应用案例六、发展趋势

通信基站天线设备检测与分类YOLO11-LSCD-LQE算法实现与优化在5G网络快速发展的今天，通信基站天线设备的检测与维护变得尤为重要！🚀 传统的检测方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。今天，我要给大家介绍一个基于YOLO11-LSCD-LQE算法的通信基站天线设备检测与分类系统，这个系统简直太强大了！💪

指令调整阶段中的通用模型蒸馏、模型自我提升和数据扩充在现代自然语言处理（NLP）和机器学习领域，**Instruction-Tuning（指令调整）**作为一种高效的微调方法，已经成为提升大语言模型（LLM）性能的重要步骤。在这一阶段，模型通过对特定指令的学习，能够更好地理解和执行任务要求，提高其在多种任务上的表现。在Instruction-Tuning阶段，三大技术手段——General Model Distillation（通用模型蒸馏）、Model Self-Improvement（模型自我提升）和Data Augmentation（数据增强）——在

使用_ssd300_训练蘑菇分类数据集经验总结_毒菇与食用菇自动识别研究🍄 蘑菇分类是一个具有实际意义的研究课题，每年都有因误食毒蘑菇导致的中毒事件发生。开发一个能够准确区分毒菇和食用菇的AI系统，可以有效降低这类风险。本文将分享使用SSD300模型训练蘑菇分类数据集的经验总结，包括数据预处理、模型优化、训练技巧以及实际应用中的挑战。

伊蚊种类识别与分类——基于VFNet的蚊虫识别模型训练与实现蚊虫传播的疾病一直是全球公共卫生的重要挑战，特别是伊蚊作为登革热、寨卡等病毒的传播媒介，其准确识别与分类对于疾病防控具有重要意义。传统的蚊虫识别依赖人工经验，效率低且容易出错。近年来，随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的蚊虫自动识别系统成为研究热点。本文将详细介绍一种基于改进VFNet的伊蚊种类识别与分类方法，通过优化算法结构和损失函数，实现对伊蚊的高效准确识别。

微生物图像识别与分类：基于YOLO11-C3k2-SFHF的六类微生物自动检测方法详解微生物检测是保障食品安全、公共卫生和生态环境安全的重要技术手段。随着全球食品安全问题日益突出，食源性疾病引发的公共健康风险和经济损失不断增加，快速准确检测食品、水源等环境中的致病微生物成为食品安全领域的重要课题。微生物作为影响食品安全的重要因素，食品被微生物污染后会导致腐败变质，造成严重的经济损失；同时不少微生物具有一定的致病性，分泌产生的毒素是导致食源性疾病的主要原因。因此，食品的微生物学检验具有重要的卫生学意义和社会意义。

YOLO11-C3k2-ODConv玻璃缺陷检测与分类任务详解在工业生产中，玻璃制品的质量控制至关重要，而缺陷检测是保证玻璃质量的关键环节。传统的玻璃缺陷检测方法主要依赖人工目检，不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的自动检测方法逐渐成为主流。本文将详细介绍如何使用YOLO11-C3k2-ODConv模型实现玻璃缺陷的高效检测与分类。

财务文档类型识别与分类 _ 基于改进YOLO11-C2PSA-EDFFN模型的文档智能识别系统financial-documents数据集是一个专注于财务文档识别与分类的计算机视觉数据集，该数据集采用CC BY 4.0许可证发布，由qunshankj平台用户贡献。数据集包含379张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了标注，涵盖了四种主要的财务文档类型：资产负债表(balancesheet)、现金流量表(cashflow)、Form16表格(form16)和损益表(profitloss)。在数据预处理阶段，每张图像都经过了自动方向校正(包含EXIF方向信息剥离)并统一调整为640x640像素尺寸

疟原虫检测与分类_YOLOv8结合ReCalibrationFPN多尺度特征检测方法研究本数据集名为malaria project2，版本为v1，于2023年5月20日通过qunshankj平台导出。该数据集共包含8212张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）以及拉伸至640x640像素尺寸。数据集采用YOLOv8格式标注，共包含19个类别，分别为’0’、‘1’、‘10’、‘11’、‘12’、‘14’、‘15’、‘16’、‘17’、‘18’、‘2’、‘3’、‘4’、‘5’、‘6’、‘7’、‘8’、‘9’和’malaria’，其中’malaria’类别代表

车辆荷载状态检测与分类_yolo11-C3k2-RetBlock改进实现随着智能交通系统的发展，车辆荷载状态检测与分类成为道路安全和桥梁监测的重要环节。传统方法往往依赖于人工巡检或简单的传感器检测，效率低下且准确性有限。近年来，基于深度学习的目标检测技术为这一问题提供了全新的解决方案。本文将详细介绍如何使用YOLOv11架构，结合C3k2模块和RetBlock改进，实现高效的车辆荷载状态检测与分类系统。

基于VFNet的O型圈缺陷检测与分类系统设计在工业生产中，O型圈作为常见的密封元件，其质量直接影响整个设备的密封性能和使用寿命。然而，传统的人工检测方法存在效率低、主观性强、易漏检等问题。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的自动化检测系统逐渐成为行业趋势。本文将详细介绍如何基于VFNet（Variance-Focal Network）构建一个高效、准确的O型圈缺陷检测与分类系统，帮助工业生产实现质量控制自动化。

蘑菇种类识别与分类系统使用YOLOX_M模型训练与优化基于8x8批量大小300轮次COCO数据集改进蘑菇种类目标检测模型在自然生态研究和食品安全领域，蘑菇种类的准确识别具有极其重要的意义。随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法为蘑菇种类的自动识别提供了新的解决方案。本文将详细介绍如何使用YOLOX_M模型构建一个高效、准确的蘑菇种类识别与分类系统，通过8x8批量大小和300轮次的训练策略，在COCO数据集基础上进行优化，提升模型在实际应用中的性能。

玉米种子分类识别-YOLOv8结合EMBSFPN与SC方法详解在现代农业智能化进程中，玉米种子分类识别技术扮演着至关重要的角色。随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的种子识别方法逐渐成为研究热点。本文将详细介绍如何结合YOLOv8、EMBSFPN与SC方法，构建一个高效准确的玉米种子分类识别系统，为农业生产智能化提供技术支持。

基于YOLOv8与特征金字塔共享卷积的蘑菇分类检测系统🍄 蘑菇识别一直是农业和食品安全领域的重要课题！随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的蘑菇识别系统逐渐成为研究热点。本文将详细介绍一种基于YOLOv8与特征金字塔共享卷积的蘑菇分类检测系统，该系统在复杂环境下能够准确识别不同种类的蘑菇，为食品安全提供技术保障。😊

机器学习之心

LASSO回归+特征选择，MATLABMATLAB代码实现了一个带交叉验证的Lasso回归（Lasso Regression）模型，适用于广义线性模型（GLM）框架下的特征选择与正则化回归分析。以下是对该代码的全面分析：

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基于YOLO12-A2C2f-DFFN-DYT-Mona的铁件部件状态识别与分类系统_1💡 推荐语：铁件部件状态识别与分类系统，让工业质检从此告别人工目检，实现AI智能检测！🔥在现代工业生产中，铁件部件的质量检测是确保产品安全可靠的关键环节。传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易出现漏检和误检问题。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的自动检测系统逐渐成为工业质检的主流解决方案。

脊柱结构异常检测与分类：基于Cascade-RCNN和HRNetV2p-W32模型的改进方案本数据集名为"irregular"，版本为v3，由qunshankj平台用户提供，采用CC BY 4.0许可证授权。该数据集专注于脊柱结构异常的检测与分类，共包含275张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注。数据集经过预处理和增强处理，其中增强过程以50%的概率应用水平翻转，从而创建了每个源图像的2个版本。数据集包含四类脊柱结构异常：“overlapping”（重叠）、“shortened”（缩短）、“thickened”（增厚）和"tortuous"（扭曲）。这些类别涵盖了脊柱结构可能出现的各种异

数据分享者

新闻文本智能识别数据集：40587条高质量标注数据推动自然语言处理技术发展-新闻信息提取、舆情分析、媒体内容理解-机器学习模型训练-智能分类系统在当今信息爆炸的时代，新闻文本的自动识别与分类已成为自然语言处理领域的重要研究方向。一个高质量的新闻文本分类数据集对于推动新闻信息提取、舆情分析、媒体内容理解等应用具有重要价值。本数据集为新闻文本智能识别提供了强有力的数据支撑，包含了40,587条精心标注的新闻文本样本，涵盖Reuters官方新闻与非Reuters类型的文本内容，为机器学习模型训练提供了丰富而多样化的训练素材。

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机器学习——16种模型(基础+集成学习)+多角度SHAP高级可视化+Streamlit交互式应用+RFE特征选择+Optuna+完整项目集成自动化统计筛选、SMOTE平衡与Optuna优化，构建Voting/Stacking高性能模型；融合DCA、校准曲线及SHAP/LIME进行深度验证与解释，并基于Streamlit实现Web端部署，打通从数据挖掘到应用落地的全链路。