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Azure机器学习（实战篇）——动手实验01：使用Iris数据集训练第一个模型/// 本节将演示使用Azure机器学习PythonSDK在单节点CPU上训练一个SVM模型，使用的框架为SKLearn
本代码为python在pytorch上代码，需要建立文件夹，其子文件夹命名为train和val，分别在子文件夹中放入训练和测试数据，改变代码中数据集地址即可实现分类
练习SQL数据处理的经典titanic数据，数据缺失值查看，数据缺失值填充，数据唯一性检查，比较典型的可练习数据预处理，数据分析及建模的数据
基于LeNet的人民币二分类程序,包括人民币的原始数据集(图像),以及数据集的划分,网络模型训练,验证和测试.
该模型是火车系统采用simulink中的simscap工具箱的建模仿真，参数已经配置好，仿真结果与通过数学物理模型建立的完全一致。
立刻就能跑的pytorch代码,用神经网络训练MNIST手写数据集,有可视化查看效果的plot模块。三层激活网络,包含前向传递等模块,输出图像识别率。
泰坦尼克号CSV训练数据。titianic_train.csv
Fashion_MNIST数据集。这是其中的训练集。后面还要测试集。
internaltraininngmaterialofinfosys
利用tensorflow训练自己的SSD模型参数,并进行识别,此文件为训练后的权重数据,训练模型可在本博客资源中下载。
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