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上传时间: 2021-02-16
详细说明：（一）机器视觉
使用YOLOv3对64种食品进行对象检测，2019年（15K训练图像，45K训练边界框，mAP：0.42）
（二）自然语言处理
（2K培训数据，acc：96.9％）
（50K训练数据，acc：80.7％）
（III）R中的预测建模
涉及EDA，特征工程，机器学习算法（回归，逐步回归，随机森林，梯度提升，广义加性模型，多元自适应回归样条，贝叶斯加性回归树，支持向量机）的预测建模项目，模型选择和模型推断。
（RF / GBM比空模型的MAE改善了35.0％）
（BART模型比null模型的RMSE改善了80.9％）
（IV）Python中的机器学习
机器学习算法的实现，包括，和，2018年
|| 楷模
线性回归，正则化，最近邻，核回归，逻辑回归，决策树，合奏，最近邻，聚类，高斯混合，潜在的dirchlet分配
|| 演算法
梯度下降，坐标下降，随机梯度，递归贪婪，增强，K
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