首页

投稿

【2026最新】GitHub项目复现完整方案！选项目→搭环境→跑代码→出结果，科研毕设竞赛直接抄作业！

1.1万

33

2026-05-18 17:00:00

未经作者授权，禁止转载

这个星球上最强大的免费资源网站！新手使用教程（附医学图像分割项目实战：基于U-Net模型的肝脏肿瘤图像分割实战教程）视频制作不易，给个三连鼓励鼓励

交易数据异常检测

缺陷检测项目

京东用户购买意向预测

工业化生产预测

咕泡学习规划师发消息

视频配套课件代码+AI系统学习路线图+学术论文写作发刊辅导请后台私信

GITHUB开源项目使用方法

32:05

人工智能学习路线规划

14:13

【工业化生产预测】1-数据任务概述

04:24

2-数据异常检查

09:17

3-时间特征提取

11:46

4-各道工序特征构建

09:42

5-准备训练数据

08:21

6-训练xgboost模型

09:02

【医学糖尿病数据命名实体识别】1-数据与任务介绍

07:04

2-整体模型架构

04:49

3-数据-标签-语料库处理

10:16

4-输入样本填充补齐

09:25

5-训练网络模型

10:01

6-医疗数据集（糖尿病）实体识别

09:58

【项目实战-交易数据异常检测】1-任务目标解读

08:10

2-项目挑战与解决方案制定

12:37

3-数据标准化处理

11:21

4-下采样数据集制作

06:09

5-交叉验证

07:17

6-数据集切分

06:01

7-模型评估方法与召回率

10:31

8-正则化惩罚项

11:49

9-训练逻辑回归模型

11:21

10-混淆矩阵评估分析

10:23

11-测试集遇到的问题

05:21

12-阈值对结果的影响

10:35

13-SMOTE样本生成策略

07:39

14-过采样效果与项目总结

08:01

【基于随机森林的气温预测实战】1-基于随机森林的气温预测任务概述

09:06

2-基本随机森林模型建立

09:10

3-可视化展示与特征重要性

12:59

4-加入新的数据与特征

10:25

5-数据与特征对结果的影响

08:25

6-效率对比分析

08:15

7-网格与随机参数选择

07:52

8-随机参数选择方法实践

09:47

9-调参优化细节

10:13

【京东用户购买意向预测】1-项目与数据介绍

20:19

2-数据挖掘流程

19:18

3-数据检查

12:02

4-构建用户特征表单

18:34

5-构建商品特征表单

09:43

6-数据探索概述

09:24

7-购买因素分析

10:47

8-特征工程

14:07

9-基本特征构造

17:48

10-行为特征

10:46

11-累积行为特征

11:24

12-Xgboost模型

06:33

【猫狗识别实战】1-猫狗识别任务与数据简介

05:39

2-卷积网络涉及参数解读

06:33

3-网络架构配置

08:28

4-卷积模型训练与识别效果展示

11:37

【基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战】1-任务需求与项目概述

04:13

2-数据与标签配置方法

08:19

3-标签转换格式脚本制作

08:20

4-各版本模型介绍分析

06:58

5-项目参数配置

05:15

6-缺陷检测模型训练

06:02

7-输出结果与项目总结

08:46

顶部