项目简介 本项目是一个基于Python的机器学习算法示例集，涵盖了多种常见的机器学习算法和数据处理方法。用户可借助这些示例学习和理解不同机器学习算法在实际问题中的应用，还能通过可视化工具直观观察模型的预测结果和决策过程。 项目的主要特性和功能 基本数据处理和可视化：包含数据加载与读取、数据预处理（缺
项目简介 本项目是基于Python的机器学习模型评估平台，为用户提供便捷工具。用户能通过简单界面选择数据集、分割方式、模型及评估指标，进行机器学习模型的训练与评估。平台支持多种机器学习算法及对应评估方法。 项目的主要特性和功能 数据集选择：支持鸢尾花、红酒和心脏病等数据集，可按需选择进行训练和评估。
项目简介 本项目运用Python语言，借助selenium库达成了免API调用集成大语言模型聊天功能，当前支持智谱清言和kimi。同时，还提供三种用于角色扮演的翻译API调用函数。 项目的主要特性和功能 大语言模型聊天：能够和智谱清言、kimi进行交互聊天，并且支持新建对话功能。 翻译功能：提供百度
项目简介 本项目是基于PyTorch的分子表示学习框架，名为UniMol。它结合了先进的深度学习技术与化学领域知识，能够高效预测分子属性。框架具备灵活的数据处理能力、预训练的分子编码器以及多种预训练模型，方便研究人员和开发人员构建并训练针对特定任务的分子模型。 项目的主要特性和功能 灵活的数据处理：
项目简介 本项目是基于Python的微信智能对话机器人，致力于将微信转变为智能机器人，在与好友对话时提供智能回复。该项目支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种部署方式，具备丰富功能与插件扩展能力。 项目的主要特性和功能 多端部署：可在个人微信、微信公众号和企业微信应用等多端部署。 基础对话：支
项目简介 本项目是基于Keras与TensorFlow构建的中文文本分类与命名实体识别（NER）系统。借助双向LSTM、CRF等多种深度学习模型，实现对中文文本的分类和实体识别任务。项目涵盖了从数据预处理到模型训练、评估的完整流程，适用于自然语言处理（NLP）领域的研究与应用。 项目的主要特性和功能
项目简介 本项目是基于PyTorch框架构建的智能垃圾分类系统，借助深度学习技术对垃圾图片进行分类。运用ResNeXt神经网络模型，可识别垃圾图片里物品的类别，并依据垃圾分类规则输出可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾等类别。项目包含了从数据预处理、模型训练到模型评估的完整流程，适用于垃圾识别与分
项目简介 本项目是基于Python的微信智能聊天机器人，通过整合多种AI服务和插件，把微信变成功能强大的智能机器人。支持在个人微信、微信公众号和企业微信应用多端部署，具备智能对话、语音识别、图片生成等功能，能提供多样化交互体验。 项目的主要特性和功能 多端部署：支持个人微信、微信公众号和企业微信应用
项目简介 本项目构建了一个基于STM32微控制器和TensorFlow Lite框架的微语音识别系统。借助搭载的麦克风，系统能实时接收语音输入，利用内置神经网络模型识别并区分"yes"和"no"语音指令，同时支持从SD卡加载预录语音样本进行识别。 项目的主要特性和功能 实时语音识别：可通过麦克风实时
项目简介 本项目使用Python实现了多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K - means聚类、谱聚类（Spectral Clustering）和主导集聚类（Dominant - set Clustering）等经典机器学习算法。通过加载和可视化数据集、训练模型，展示算法的分类和聚类结果，
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