山东大学人工智能导论实验4工程文件-利用神经网络分类红色和蓝色的花 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125627113 内容： 利用具有1层隐藏层的神经网络分类红色和蓝色的花。参考1 和 参考2 数据集： 2分类数据集flower，红色和蓝色点的“花”。使用X, Y = planar_utils.load_planar_dataset()加载数据集，X为样本，共有400个，Y为样本对应的标签，0表示红色，1表示蓝色。 目标：建立具有隐藏层的完整神经网络 善用非线性单位 实现正向传播和反向传播，并训练神经网络 了解不同隐藏层大小（包括过度拟合）的影响 代码要求：1.定义模型结构2.初始化模型的参数3.循环计算当前损失（前向传播），请使用Relu激活函数。计算当前梯度（反向传播）更新参数（梯度下降） 文档要求：对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图），哪种效果更好，分析原因。调整隐藏层大小（至少5种大小），观察不同大小隐藏层的模型的不同表现，请粘贴分类效果图，当隐

机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。

自动浇花的代码，时间太久部分代码可能不完整，仅供参考，不可直接使用

机器学习课程设计—基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+实验报告。 <2>打标签：用工具labelImg-master进行打标签： 1）在路径栏输入cmd，进入控制台 2）以此执行以下命令： pip install PyQt5 pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc 3）启动打标签软件：执行：python labelImg.py 将这个图标改为yolov5，按住W再拖动鼠标 进入yolov5根目录打开cmd: 制作好数据集后，接下来就是训练，训练代码如下： # Train YOLOv5s on COCO128 for 3 epochs $ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data flowers.yaml --weights yolov5s.pt 以下是训练完毕的效果，红框中为提示内容在文件夹哪个位置，是我们需要找到的文件夹：

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