新书推荐 | Python建模实战案例（第2版）

统会

4.1业务范围取材比对

4.2进修失败风险预测系统会设计

4.3资料收集

4.4资料formula_调用

4.4.1资料勘察及不同之处选择

4.4.2资料集拆分及不最大限度样品处理

4.4.3样品分解成及标准解构处理

4.5随机雨林演算法

4.5.1六边形查找及仿真操练

4.5.2结果比对与GIS

4.5.3不同之处层面比对

4.5.4与其他演算法相当

思考题

第5章重构处理一新技术实例

5.1业务范围取材比对

5.2比对基本

5.3资料收集

5.4成立仿真

5.4.1文本不定式

5.4.2主题词提炼

5.4.3情感比对

5.4.4重构角色标有

5.4.5母语仿真

5.4.6词标量仿真Word2Vec

思考题

第6章基于标签的信息举荐系统会

6.1业务范围取材比对

6.2资料formula_调用

6.2.1基本系统会大环境

6.2.2资料formula_调用

6.3章节比对

6.4基于协同过滤举荐

6.4.1服务器举例来说标量构建

6.4.2服务器相像度度量

6.5基于服务器兴趣举荐

6.6“冷启动”关键问题与混合策略

6.6.1冷启动关键问题比对

6.6.2混合策略

思考题

第7章快销服务业客户不道德比对与受到影响预警系统会

7.1业务范围取材比对

7.2资料formula_调用

7.2.1资料整理

7.2.2资料人口统计与勘察

7.3服务器不道德比对

7.3.1服务器受到影响风险评核

7.3.2受到影响风险预警系统会仿真集成

思考题

8.1业务范围取材比对

8.3截图formula_调用——表单轴向

8.4截图formula_调用——表单提炼

8.5.1操练资料分解成

8.5.2DenseNet仿真操练

8.6.1环境配备

8.6.2仿真设计

8.6.3仿真操练

8.6.4仿真适用

思考题

第9章超解析度影像扩建

9.1资料探索

9.2资料formula_调用

9.2.1影像尺寸调整

9.2.2载入资料

9.2.3影像formula_调用

9.2.4发挥作用解构测试资料

9.3仿真设计

9.3.1残差块

9.3.2上量解构 PixelShuffle一新方法

9.3.3最简单

9.3.4判别支架

9.3.5损失惨重formula_与优解构支架概念

9.3.6操练每一次

9.4实验者评核

思考题

第10章基于YOLO v5的电动车骑手斗篷检测

10.1资料集的匆忙

10.2资料拆分与formula_调用

10.3YOLO v5仿真操练和优解构

10.4YOLO v5仿真领域

10.5YOLO v5仿真移植

10.5.1仿真转解构

10.5.2Android斗篷检测领域实现

10.6说明了

思考题

第11章基于UNET演算法的农业遥感影像一分为二

11.1资料匆忙

11.2资料formula_调用

11.3UNet重构一分为二仿真搭设

11.3.1概念操练变量

11.3.2概念UNET主干不同之处提炼的网络基本功能

11.3.3概念UNET的网络

11.3.4资料增强

11.3.5获取资料集以及仿真

11.3.6设置难以实现formula_

11.3.7设置损失惨重formula_

11.4影像重构一分为二仿真操练

11.5重构一分为二仿真适用

11.6说明了

思考题

第12章基于自目光、BiLSTM和TextCNN演算法的电视一新闻界定

12.1资料简述

12.2资料formula_调用

12.2.1不定式

12.2.2关键词提炼

12.2.3搭设和操练Word2Vec仿真

12.3电视一新闻界定仿真操练和优解构

12.3.1SelfAttention仿真

12.3.2BiLSTM仿真

12.3.3TextCNN仿真

12.4结果比对

思考题

前言A神经的网络复习题

前言B剖面进修复习题

前言CAnaconda的配备与适用

参考文献

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