01 树与森林 在构建决策树的时候，可以让树进行完全生长，也可以通过参数控制树的深度或者叶子节点的数量...
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使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类。 更新添加了模型蒸馏的的训练方法 添加中间层可视化 更新模型部署(采用flask+Redis的方法) c++ libtorch进行模型部署的简单demo 运行环境 python3.7 pytorch 1.1 torchvision 0.3.0 代码仓...
例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。 其次,Python在深度学习领域也发挥着重要作用。深度学习是一种基于神经网络的学习方法,通过多层次的神经网络来模拟人脑的学习和认知过程。Python的深度学习库,如TensorFlow和PyTorch,提供了强大的框架和工具,使得开发者可以轻松地构建和训练深度学习...
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