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深度学习线性回归模型应用.ipynb
深度学习线性回归模型应用.ipynb
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深度学习线性回归模型应用.ipynb
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1.本项目运用了TF-IDF关键词提取技术，结合词云数据可视化、LDA (Latent Dirichlet Allocation)模型训练以及语音转换系统，来实现一个基于TensorFlow的文本摘要程序。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Tensorflow环境。 3.项目包括6个模块:数据预处理、词云构建、关键词提取、语音播报、LDA主题模型、模型构建。使用清华大学NLP实验室推出
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基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译-深度学习算法应用(含java、ipynb工程源码)
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1.本项目基于Keras深度模型进行手语的分类，通过OpenCV库的相关算法捕捉手部位置，实现视频流及图片的手语实时识别。 2.项目运行环境：Python 环境、Keras环境和Android环境。其中Android环境包括安装Android Studio、导入TensorFlow的jar包和so库。 3.项目包括6个模块：数据预处理、数据增强、模型构建、模型训练及保存、模型评估和模型测试。为方便
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基于矩阵分解算法的智能Steam游戏AI推荐系统-深度学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+数据集+训练测试模型
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1.本项目采用了矩阵分解算法，用于对玩家已游玩的数据进行深入分析。目标是通过矩阵分解和潜在因子模型，提供一种更为精准的游戏推荐系统。这种个性化推荐可以提高玩家的游戏体验，同时也有助于游戏平台提供更好的游戏推广和增加用户黏性。 2.项目运行环境包括：Python环境、TensorFlow环境、PyQt5环境。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存、模型测试。其中数据集来源于K
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