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会员免费 - python实现车道线识别程序python大小:26MB这个一个python实现的车道线识别程序,基于opencv库。压缩包内还附了测试用的图像和视频,适合进行python和图像处理学习。这个一个python实现的车道线识别程序,基于opencv库。压缩包内还附了测试用的图像和视频,适合进行python和图像处理学习。
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会员免费 - 十三种图像特征提取代码合集(吐血整理)图像特征提取大小:15MB内含13种图像特征提取代码:01_Histogram、02_GLCM、03_Color、04_ShapeContext、05_SIFT、06_HOG、07_LBP、08_Gabor、09_SURF、10_Harris、11_FAST、12_BRIEF、13_ORB内含13种图像特征提取代码:01_Histogram、02_GLCM、03_Color、04_ShapeContext、05_SIFT、06_HOG、07_LBP、08_Gabor、09_SURF、10_Harris、11_FAST、12_BRIEF、13_ORB
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会员免费 - Python 3.9 安装包Python大小:27MBPython是一种编程语言,可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人,都可以轻松学习和使用PythonPython是一种编程语言,可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人,都可以轻松学习和使用Python
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会员免费 - 房价预测的BP神经网络实现_python代码BP神经网络大小:8KB波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
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会员免费 - shape_predictor_68_face_landmarks.zipdlib大小:68MB免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步:https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步:https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501
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免费 - Python Machine Learning By Example [2017].azw3电子书下载Python大小:4MBPython Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. Through this book, you will learn to tackle data-driven problems and implement your solutions with the powerful yet simple language, Python. Interesting and easy-to-follow examples, to name some, news topic classification, spam email detection, online ad click-through prediction, stock prices forecast, will keep you glued till you reach your goal. What you will learn Exploit the power of Python to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques Use Python to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly Implement machine learning classification and regression algorithms from scratch in Python Be amazed to see the algorithms in action Evaluate the performance of a machine learning model and optimize it Solve interesting real-world problems using machine learning and Python as the journey unfolds About the Author Yuxi (Hayden) Liu is currently a data scientist working on messaging app optimization at a multinational online media corporation in Toronto, Canada. He is focusing on social graph mining, social personalization, user demographics and interests prediction, spam detection, and recommendation systems. He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practicesPython Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. 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What you will learn Exploit the power of Python to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques Use Python to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly Implement machine learning classification and regression algorithms from scratch in Python Be amazed to see the algorithms in action Evaluate the performance of a machine learning model and optimize it Solve interesting real-world problems using machine learning and Python as the journey unfolds About the Author Yuxi (Hayden) Liu is currently a data scientist working on messaging app optimization at a multinational online media corporation in Toronto, Canada. He is focusing on social graph mining, social personalization, user demographics and interests prediction, spam detection, and recommendation systems. He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practices
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会员免费 - matlab遗传算法工具箱gatbx(直接可用版)遗传算法大小:418KB这是最好用的matlab遗传算法工具箱:gatbx,工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。这是最好用的matlab遗传算法工具箱:gatbx,工具箱可直接使用。安装说明及使用简介可见《matlab遗传算法gatbx工具箱介绍及安装说明》一文。
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会员免费 - 基于欧几里德聚类的障碍物检测ROS实现欧几里德聚类大小:33KB使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点,配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测,具体见博客链接:https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点,配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测,具体见博客链接:https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570
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