机器学习

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第9天，点击查看活动详情 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深

为解决此问题，本文从检测的角度入手，使用PaddleDetection中的PicoDet模型进行训练，预测，并完成整体流程。本项目主要包括环境安装、数据准备、模型训练、模型评估、模型预测、模型导出等。

PP-Picodet玩转交通牌识别，基于PaddleDetection的中国交通标志图像分类任务。主要包含环境安装、数据准备、模型训练、模型评估、模型预测、模型导出、总结以及附录。

人工智能的发展推动了医疗建设，也为医学影像增添了新的方法和手段。因此，为解决疟原虫识别问题，本文将使用PicoDet模型完成目标检测任务。

TensorFlow中的Variable变量类型，在定义时需要初始化，但有些变量定义时并不知道其数值，只有当真正开始运行程序时，才由外部输入，比如训练数据，这时候需要用到占位符。

常量：在运行过程中值不会改变的单元，在TensorFlow中无须进行初始化操作创建语句：constant_name = tf.简而言之常量与变量的区别：常量在定义后，常量的值和维度不可变。

会话拥有并管理Tensorflow程序运行时的所有资源，当所有计算完成之后需要关闭会话帮助系统回收资源（不至于使系统越运行越慢）。import tensorflow.compat.tf.disable_v2_behavior() # 解决方案：注释tf的引用，换为兼容模式。ten...

使用sklearn来训练一个K最近邻（k-Nearest Neighbor, KNN）分类器，用于识别数据集DBRHD的手写数字。sklearn库：sklearn库共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。提供一批统一化的机器学...

手写数字识别是一个多分类问题，有10个分类，每个手写数字图像的类别是0-9中的一个数。DBRHD数据集介绍：1、已经归一化为手写数字为中心的32*32规格的图片。2、去掉了图片颜色等复杂因素，将手写体数字图片转化为训练数据为大小32*32的文本矩阵。3、空白区于使用0代表，字迹区...

“深度”：神经网络的层数更多，每层神经元个数更多。强化学习就是程序或智能体（agent）通过与环境不断地进行交互学习一个从环境到动作的映射，学习的目标就是使累计回报最大化。强化学习就是一种试错学习..

手把手教学TensorFlow安装，并且在Pycharm中搭建相应环境。内含图文详解，教程细致，成功运行！