监督学习和无监督学习是机器学习中两种常见的学习方式,它们的区别在于是否有标签数据。以下是它们的定义和代码举例。查看全文>>
在sklearn中,模型都是现成的。tf.Keras是一个神经网络库,我们需要根据数据和标签值构建神经网络。神经网络可以发现特征与标签之间的复杂关系。神经网络是一个高度结构化的图,其中包含一个或多个隐藏层。每个隐藏层都包含一个或多个神经元。神经网络有多种类别,该程序使用的是密集型神经网络,也称为全连接神经网络:一个层中的神经元将从上一层中的每个神经元获取输入连接。查看全文>>
ChatGPT横空出世,掀起“惊涛骇浪”。如今家喻户晓老少皆知,无论懂不懂技术,是不是身处互联网圈,都在讨论。它被称为“知识型哆啦A梦”、“地表最强聊天机器人”、“能知天文地理大聪明”,上能帮大学生写论文、做毕设、做研究,下能帮打工人 高效摸鱼 提高工作效率。那怎样使用ChatGPT?自己动手是不是也可以开发一款类ChatGPT聊天机器人?查看全文>>
我们来实践一个具体的例子:热狗识别。将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张热狗或者其他事物的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。查看全文>>
两个变量的二元分布可视化也很有用。在 Seaborn中最简单的方法是使用 jointplot()函数,该函数可以创建一个多面板图形,比如散点图、二维直方图、核密度估计等,以显示两个变量之间的双变量关系及每个变量在单坐标轴上的单变量分布。查看全文>>
ChatGPT是最近网络上非常火的人工智能聊天机器人,有人把ChatGPT比作是一个高级版的百科全书,你去问它问题,它会把答案直接告诉你,有点像百度的语音搜索功能,而且省去了搜的环节。查看全文>>