文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。 模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。 数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。 需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

交叉验证优化SVM参数，训练模型

内容概要：分享了一个本人用于训练深度学习模型的一个模板， 适用人群：深度学习网络+pytorch的初学者 使用场景及目标：帮助初学者能够快速了解，模型训练的流程 其他说明：无

资源包含文件：word+答辩PPT+源码+项目截图 经过国内外学者长时间地对GAN模型训练地数学理论上的研究因为涉及了博弈论、动力学和势场等学科领域而进展缓慢[]。然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，研究角度发生了改变，但是最终还是要解决关于GAN模型的几大根本性问题。以下，将逐步介绍开放性问题及理论原理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125043759

笔记

压缩包提供下载的百度网盘链接，请放心购买，永久不失效。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。

人工智能领域深度学习训练前的数据集预处理方式，将一个文件夹下面的所有图片名称写入到txt中并且打上标签，便于后期的模型训练。项目中有测试图片和代码，可以直接运行。

隐私计算FATE-模型训练.doc

阿里巴巴稀疏模型训练引擎-DeepRec.doc

参考博客链接：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/116424523