一、介绍 车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziw...

1 学习率 1.1 学习率的作用 ​ 在机器学习中，监督式学习通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost 来估计模型的参数。学习率 (learning rate)，在迭代过程中会控制模型的学习进度。 ​ 在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行...

全面解析：深度学习技术及其应用 全面解析：深度学习技术及其应用 全面解析：深度学习技术及其应用 深度学习概述 定义 发展历程 主要优势 深度学习的主要类型 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 长短期记忆网络（LSTM） 生成对抗网络（GAN） 深度学习的关键技术 激活函数 优化算法 正则化技术 损失函数 数据预处理 深度学习的应用场景 图像识别 自然语言处理 语音识别 游戏和娱乐 医疗健...

        深度学习、强化学习和深度强化学习是机器学习的三个重要子领域。它们有着各自独特的应用场景和研究目标，虽然都属于机器学习的范畴，但各自的实现方式和侧重点有所不同。 1. 深度学习（Deep Learning）         深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层网络结构（即深度网络）来自动从数据中提取特征，并逐层抽象出更高层次的特征。它与线性回归、决策树、支持向量机等传统机器...

整的4个模型的代码,模型二进制文件,以及损失和准确率变化图,但是由于官方并没有提供测试集标签,所以这里使用训练集进行划分后训练测试,具体的四个模型的建模方式在本篇博客进行讲解 Gitee码云开源地址 深度学习_手机价格预测数据集 Cell Phone Price Prediction using MLP: 使用多层感知机对手机价格数据集进行价格预测,数据集为Kaggle开源数据集,链接如下https:...

一、说明         K-最近邻 (KNN) 算法是一种流行的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它是非参数惰性学习算法的一个典型例子。KNN 被认为是一种惰性学习算法，因为它在训练阶段不对底层数据分布做出任何假设，也不从训练数据中学习特定模型。相反，它是一种“惰性”或“延迟”学习，它只是记住训练数据集。 二、KNN算法         KNN 也是一种非参数算法，因为它没有在训练过程中确定的...

. 总结与讨论 表1 自动驾驶芯片SoC架构配置总表 1. 背景介绍 随着自动驾驶技术的飞速发展，芯片系统级架构（SoC）成为了整个系统的核心基础。一个高性能的SoC可以提供强大的计算能力，支持复杂的深度学习算法和实时传感器数据处理。 然而，面对市场上众多的芯片选择，如何找到适合自动驾驶应用场景的SoC架构是一个关键问题。 本文将从SoC的架构详解、功能原理、选型指南以及应用场景等方面为您全面剖析，助...

：如ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid或Tanh等，它们可以引入非线性，使得模型能够学习复杂的函数映射。 多层网络结构：通过堆叠多个全连接层和激活函数，可以构建一个深度网络，该网络能够学习数据的复杂表示。每一层都在前一层的基础上进一步处理数据，从而在高维空间中捕捉更复杂的模式。...

够帮助我们更好地使用 vector，也为日后设计自己的容器类打下了坚实的基础。希望通过这个过程，读者能够更深刻地感受到 C++ 的强大与精妙。 以上就是关于【C++篇】从零实现 C++ Vector：深度剖析 STL 的核心机制与优化的内容啦，然后各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️ ...

贝叶斯分类器 1 图解极大似然估计 极大似然估计的原理，用一张图片来说明，如下图所示： ​ 例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱有1只白球，99只黑球。在一次实验中，取出的是黑球，请问是从哪个箱子中取出的？ ​ 一般的根据经验想法，会猜测这只黑球最像是从2号箱取出，此时描述的“最像”就有“最大似然”的意思，这种想法常称为“最大似然原理”。 2 极大似然估计原理 ​ 总结...