说明：目标是在形态花卉数据集上结合机器学习算法的预测和分类场景

说明：探索展示机器学习、数据分析和数据可视化的各种数据科学项目的集合。通过现实世界的例子学习和创新。

说明：KinderAct是一款基于谷歌云平台（GCP）开发的人工智能web应用程序，专门使用Vertex AI和应用程序引擎技术进行实时面部表情识别。

说明：基于人工智能的简历分类系统能够准确有效地分析简历，提取相关信息，并将其分类为预定义的类别或工作角色。

说明：空间模型框架，允许维护泛化性，并通过利用特定于任务的上下文属性来提高下游任务的性能。它是一个外部LLM层，用于提高多个数据集（如HateXplain、IMDB电影评论等）的分类任务的准确性。

说明：在Tensorflow中使用转移学习（ResNet）进行分类，Keras

说明：kaggle上可用数据集的心力衰竭预测（分类）

说明：本笔记本涉及使用朴素贝叶斯构建垃圾邮件分类器和使用计数向量器的特征提取技术

说明：使用Logistic回归、K-NN、SVM、核SVM、朴素贝叶斯、决策树、随机森林对药物数据集进行分类

说明：该回购包含深度学习项目、DL概念的应用程序和DL路线图

说明：基于容器化Tensorflow的图像分类训练实用程序，具有基于Streamlit的接口，旨在在通用架构和优化器之间进行选择，以实现快速超参数调整。

说明：该报告采用卷积神经网络（CNN）进行疟疾细胞图像二值分类，并使用超参数调整模型进行增强，以提高准确性和性能。

说明：macarronis、pizza和tiramisu的前沿人工智能图像分类模型

说明：Repo用于分析具有亚像素偏移跟踪（SPOT）的高分辨率S~R数据。该代码特别关注通过多核平均来使用和验证内层离群点分类和数据叠加。该软件包可以对异常值检测和去除以及时间序列SPOT进行详细分析和优化。

说明：我构建了这个机器学习项目，将根据时尚产品的独特描述将其放在特定类别上

说明：我所有数据科学挑战、研究、项目的集合。。。来自Kaggle ENS数据挑战Zindi-各种ML任务：回归分类计算机视觉N.L.P推荐引擎

说明：ENCS5341机器学习和数据科学项目，旨在根据苹果果实的特定属性对苹果质量执行预测任务

说明：聪明的玩偶ENC

说明：作为INP-ENSEEIHT第三年项目的一部分开展的项目。

说明：DermaMNIST（MedMNIST）和Fitzpatrick17k数据集分析的数据和代码

说明：基于Tensorflow和Keras构建的疟疾图像检测二分类模型，结合CNN、数据增强、正则化和转移学习（VGG16）

说明：基于LLM的投诉多标签分类

说明：流程数据集：1）最佳图书2）营销活动

说明：从图像中识别250种不同的鸟类

说明：Annika和Mikkels提交的深度学习任务1

说明：进入文本嵌入的世界。本课程将指导您利用文本嵌入来增强各种自然语言处理（NLP）任务。

说明：使用混合卷积递归神经网络对绒猴叫声进行分类。

说明：客户洞察力和推荐系统：利用决策树、Logistic回归和随机森林模型进行行为分析。利用EasyOCR和Python Imaging Library进行图像信息提取。使用NLTK对文本数据进行情感分析

说明：PyTorch中的ViT纸张实现。

说明：本文档概述了使用Streamlit构建的web应用程序的特性和功能，该应用程序旨在从指定的URL或下拉选择中抓取新闻数据。然后使用RandomForestClassifier模型对刮取的数据进行分类，精度为90%，并在为此目的创建的自定义数据集上进行训练。