📚 multi-label技术资料

📦 资源总数:367
💻 源代码:68960
🔌 电路图:2
探索Multi-label技术的无限可能,这里汇集了367个精选资源,涵盖从基础理论到高级应用的全方位知识。Multi-label分类技术在图像识别、文本分析及生物信息学等领域展现出卓越性能,尤其适合处理具有多重属性的数据集。无论是初学者还是经验丰富的工程师,都能在这里找到宝贵的学习资料与实战案例,助力您快速掌握这一前沿技术,提升项目开发效率。立即加入,开启您的多标签学习之旅!

🔥 multi-label热门资料

查看全部367个资源 »

本程序实做MLP(Multi-layer perceptron)算法,使用者可以自行设定训练数据集与测试数据集,将训练数据集加载,在2、3维下可以显示其分布状态,并分别设定键节值、学习率、迭代次数来训练其类神经网络,最后可观看辨识率与RMSE(Root Mean squared error)来判别训...

📅 👤 caozhizhi

💻 multi-label源代码

查看更多 »
📂 multi-label资料分类