【python】python客户信息审计风险决策树算法分类预测（源码+数据集+论文）【独一无二】
一、设计要求 要求完成以下功能： 1．能够导入包，能够读取数据集文件audit_risk和customer上运用决策树算法进行分类预测。 2．能够将指定的信息从文件中删除。 3．能够可视化数据并将结果显示在屏幕上。 4．能够数据预处理。 5．能够数据划分、模型训练、效果评估。 6．能够进行预测病显示预测结果。 源码获取 ...
【Python强化学习】利用与探索及强化学习算法分类讲解
利用与探索利用与探索（Exploitation & Exploration）是强化学习中非常重要的概念。利用是指从已知信息中得到最大回报。探索是指要开拓眼界、尽可能地发掘环境中更多的信息。人们在作选择时，经常会用到利用与探索的思想。比如，在选择饭店时，一般会利用自己的经验选择自己满意的饭店，以确保大概率得到理想的服务，但是也会偶尔探索一下新店，看看是否有更好的服务。常用两种策略来实现利用....
树叶识别系统python+Django网页界面+TensorFlow+算法模型+数据集+图像识别分类
一、介绍 树叶识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的6中树叶（'广玉兰', '杜鹃', '梧桐', '樟叶', '芭蕉', '银杏'）图片作为数据集，然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法网络模型，通过对数据集进行处理后进行模型迭代训练，得到一个识别精度较高的H5模型文件。并基于Django框架开发网页端平台，实现用户在网页上上传一张树叶图片识别其名称。 .....
如何自定义Python脚本算法组件_工业大脑(Industrial Intelligence)
Python脚本组件支持直接在画布上随拖随写代码、定义输入输出字段，形成一个代码黑盒。本文为您介绍如何自定义Python脚本算法组件。
基于Python+DenseNet121算法模型实现一个图像分类识别系统案例
目录 介绍 在TensorFlow中的应用 实战案例 最后 一、介绍 DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）是一种卷积神经网络（CNN）架构，2017年由Gao Huang等人提出。该网络的核心思想是密集连接，即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型，其中121表示网络...
基于python+ResNet50算法实现一个图像识别分类系统
一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。 二、ResNet50介绍 ResNet50是一种基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像分类算法。它是由微软研究院的Kai...
Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据iris_data_cluster_sklearn.py 需使用....
Python算法：随机森林分类
一、前言本期博客我们将学习另一个算法——随机森林，它跟决策树有密切的关联，一起来看看吧。二、随机森林算法原理通过前面的实验，我们了解了决策树的基本原理，而随机森林则是由多棵决策树组合而成的一个分类器。因为如果只有一棵决策树，预测的结果可能会有比较大的偏差，而利用多棵决策树进行决策，再对所有决策树的输出结果进行统计，取票数最多的结果作为随机森林的最终输出结果。随机森林由Leo Breiman（20....
Python算法：决策树分类
一、前言作为算法小白的我，现在要开始进行Python算法学习了，因为算法在今后的发展中实在是太重要了，刚好我们学校大数据平台上面有有关Python算法的实验，我打算挨个来学习。可能有人会说为什么要Python进行算法练习，一般不都是使用C/C++和Java吗，我想说的是，因为我想做数据开发方面的工作，然后本人本身也是大数据专业的，后续考研也会选择有关大数据开发的方向进行深造，而在大数据方面、机器....
python神经网络之实现双层感知器和神经网络感知器算法将鸢尾分类
1.问题描述：实现一个简单的只有输入层和输出层的前馈神经网络，输入数据与输出数据有下面的对应关系[0,0,1]->0[0,1,1]->1[1,0,1]->0[1,1,1]->1从数据可以看出 输入层只有三个神经元 输出层只有一个神经元 由下图可以看出 随着训练次数的增加 误差在逐渐减小并收敛代码如下 import numpy as np def sigmoid(x): .....
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