图像识别模型的优化最佳实践

2024-12-06

在机器学习中，特征重要性可视化是一项关键技术，用于评估和展示特征对模型预测结果的影响程度。通过合理利用这些技巧和方法，研究人员和工程师能够更好地优化图像识别模型，提高其性能和准确性。 条形图与水平条形 ...

图像识别实现 cnn lstm（Crnn）,详见描述?

2023-04-03

卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种广泛应用于图像识别和自然语言处理领域的深度学习模型。一种结合了这两种模型的网络称为卷积循环神经网络（CRNN）。本文将介绍CRNN的基本原理和实现过程。 一、CR ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...

【CDA干货】机器学习分类模型：从原理到实战的完整指南

2025-11-06

在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 / 恶性）”，从 “客户流失预测（流失 / 留存）” 到 “图像分类（猫 / 狗 / 汽车）” ...

【CDA干货】前向神经网络隐藏层与神经元个数的确定：从原理到实操指南

2025-10-29

在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个开发者都会面临的核心决策。这两个参数直接决定了模型的 “容量”—— 即拟合复杂数据 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层个数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-21

在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐藏层 MLP 识别复杂图像），太多则会引发 “过拟合”“训练缓慢”“资源浪费”（如用 1 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层层数怎么确定？从原理到实战的完整指南

2025-10-14

在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据复杂规律）；层数过多，又会导致 “过拟合”（记忆训练噪声）、训练效率低下、梯度消 ...

CDA 数据分析师：精通数据分类，让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”

2025-10-11

在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified Data Analyst）分析师每次取数都需 “翻箱倒柜”，不仅浪费 60% 的时间在找数据上，还 ...

【CDA干货】深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径

2025-09-25

深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关键超参数之一 —— 过少的神经元会导致模型 “欠拟合”（无法学习到数据的复杂规律）， ...

【CDA干货】人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例

2025-09-24

人工智能重塑工程质量检测：核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一道防线”。传统检测模式依赖人工肉眼观察、手持设备采样、破坏性试验，存在效率低（如 ...

【CDA干货】特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑

2025-09-03

特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的核心手段 —— 当我们面对包含数十甚至数百个特征的数据集时，如何剔除冗余信息、保留 ...

【CDA干货】神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践

2025-08-25

神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛化能力的关键环节。本文从神经网络的基础结构出发，系统梳理隐藏层神经元个数确定的核 ...

商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能

2025-08-13

商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能​ ​ 在企业数字化转型的浪潮中，商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核心能力”。构建科学的商业数据分析体系是企业释放数据价值的前提，而 CDA 数据分析师 ...

【CDA干货】反向传播神经网络：突破传统算法瓶颈的革命性力量

2025-08-07

反向传播神经网络：突破传统算法瓶颈的革命性力量​ 在人工智能发展的历史长河中，传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域。然而，随着数据复杂度的激增和应用场景的深化，传统算法在非线性关系建模、特征提取 ...

【CDA干货】PyTorch 核心机制：损失函数与反向传播如何驱动模型进化

2025-07-29

PyTorch 核心机制：损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里，模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变，离不开两大核心引擎：损失函数与反向传播。作为最受欢迎的深度学习框架之一，PyTorch 凭 ...

CDA 数据分析师的职业生涯规划：从入门到卓越的成长之路

2025-07-29

CDA 数据分析师的职业生涯规划：从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为企业核心竞争力的重要来源，而 CDA 数据分析师作为挖掘数据价值的关键人才，其职业发展前景日益广阔。然而，要在这个领 ...

【CDA干货】探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核

2025-06-30

探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核​ ​ ​ ​ ​ 在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，在图像识别、语音处理等诸多领域大放异彩。而卷积层作为 CNN 的核心组成部分，其内部 ...

CDA 数据分析能力与 AI 的一体化发展关系：重塑数据驱动未来

2025-06-19

CDA 数据分析能力与 AI 的一体化发展关系：重塑数据驱动未来​ ​ 在数字化浪潮奔涌的当下，数据已然成为企业乃至整个社会发展进程中最为关键的资产之一。CDA（Certified Data Analyst，认证数据分析师）所具备的专 ...

CDA 培训：开启数据分析师职业大门的钥匙

2025-06-18

CDA 培训：开启数据分析师职业大门的钥匙​ ​ 在大数据时代，数据分析师已成为各行业竞相争夺的关键人才。CDA（Certified Data Analyst）认证作为全球广泛认可的数据分析师专业认证，其培训体系也备受瞩目。无论是 ...

【重磅】苹果捐赠3000万给浙大这专业，透露未来就业关键信号

2025-04-07

背景 3月26日，科技圈迎来一则重磅消息，苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币，用于支持编程教育。 这一举措并非偶然，而是基于苹果与浙大在移动应用创新赛长达十年的深厚合作。 十年耕耘，成果丰硕 自 20 ...