1.提出问题 明确要分析的问题，为后续的机器学习过程提供目标。 2.理解数据（采集并查看数据） 采集数据（根据研究问题采集数据）；导入数据（从不同数据源读取数据）；查看数据信息（描述统计信息、数据缺失值、异常值情况等，可以结合具体图表来直观查看数据）。 3.数据清洗（数据预处理） 数据预处理是数据分析过程中关键的一环，数据质量决定了机器学习分析的上限，而具体采用的算法和模型只是逼近这个上限。（包括缺失数据处理、异常值处理、数据类型转换、列名重命名、数据排序、选择子集、特征工程等步骤） 4.构建模型 根据研究的问题以及数据的特点选择合适的算法，将训练数据放入所选择的机器学习算法中构建相应的模型，有时需要对多种算法模型进行比较，甚至进行模型整合。 5.模型评估 利用测试数据对得到的模型效果进行评估，具体评估指标依据研究的问题及采用的模型进行选择，常用到的指标需根据模型的类型而定，如分类模型常用准确率、ROC-AUC等，而回归模型可以用决定系数等。

本资源是用二元泊松模型预测2022年世界杯结果的R语言模型源码 网上有很多文章用双泊松（Double Poisson）模型来预测世界杯比赛结果。但是双泊松模型有一个严重的缺陷，那就是它假设比赛中两队的比分是条件独立的。而我们都知道，在对抗性比赛中，两队的比分是存在关联的，因为两队都会根据场上的比分形势调整策略。比如足球比赛，当主队1:0领先，且距离比赛结束只剩10分钟时，落后的客队会孤注一掷，甘愿冒更大风险去争取平局。但如果主队3:0甚至4:0领先时，领先的主队可能会稍微放松下来，甚至教练会用新人换下主力，此时落后的客队更容易进1球（甚至主队会礼貌性让球）。所以比赛中两队比分是相关的，这种相关性可以通过依赖性参数来描述。 二元泊松（Bivariate Poisson）模型可以度量两队比分的依赖性参数，用二元泊松模型对比赛进行的预测准确率更高，在1/8决赛已经进行的4场比赛中，二元泊松模型预测正确率100%。

注意事项： 1、修改api/config.php为你自己的apikey 2、模型需要安装PHP8.1及以上版本 3、代码未加密，可自行修改，如需小程序版本请私信我 4、该版本已结合gpt3.5的绘图和聊天功能

统计学期末课程作业_python自定义实现CNN_KNN_NN_SVM网络模型源码+说明文件.zip 【CNN实现】 cnn1.py: LeNet+ReLU; cnn2.py: 在cnn1的基础上加宽全连接层; cnn3.py: 在cnn2的基础上修改卷积核; cnn4.py: 在cnn3的基础上修改卷积核; cnn5.py: 在cnn4的基础上加宽全连接层; cnn6.py: 在cnn3的基础上加宽全连接层; cnn7.py: 在cnn6的基础上加宽全连接层; cnn8.py: 在cnn6的基础上加入Dropout层; 等等 【KNN实现】 knn.py: 标准KNN,k=1,3,5,7,9; 【NN实现】 nn1.py: 784-800-15 (修改激活函数); nn2.py: 784-2500-2000-1500-1000-500-15 (修改激活函数); nn3.py: 在nn2的基础上修改数据预处理方式; 【SVM】 svm.py: 核函数(linear,rbf,poly,sigmoid); 另包含【运行指南】和【最终选择模型】

深度学习课程大作业，使用Keras实现了一个表现良好的看图作诗模型。

1、yolov5检测源码+EDS模型文件+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。

1、yolov5检测源码+布匹缺陷检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti训练迭代150次，模型拟合较好。

1、基于yolov5车轮检测源码及模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代150次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

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