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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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统计学习方法 评分:
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
上传时间:2018-11 大小:17.55MB
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2017-12-06这是李航老师统计学习方法教材的配套ppt,里面的内容讲的十分清晰,欢迎下载
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2019-03-29根据李航著作的统计学习方法课程相应的代码,使用jupyter notebook可以完美运行
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2018-12-18李航的统计学习方法课件+代码,看书之后拓展学习必备。
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labelme v5.3.1 (2023年8月新版本,双击打开即用)
2023-10-06Labelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases
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2023-12-27这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集,旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型,专注于实现高效准确的物体追踪功能,并且适用于各种现实场景。此外,还附带了用于训练和测试的数据集,这些数据集经过精心选择和预处理,以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者,还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者,这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源,您可以方便地理解YOLOv8的工作原理,并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。 该源码是和《超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析》相对应的,大家下载这份源码后,有不明白的地方可以直接看这个博客进行进一步的理解。