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人工智能-其他 檀瑾思

鲜花图像分类识别项目 基于改进 LeNet 卷积神经网络实现鲜花多分类任务,使用花卉公开数据集完成图像归一化、尺寸统一等预处理;采用 PyTorch 搭建网络结构,添加 Dropout 层缓解过拟合,分别实现 CPU 基础训练与 GPU 加速两种运行方案,对比不同批次大小、学习率下模型准确率,最终分类精度达到 92% 以上,输出混淆矩阵可视化分类效果,整理完整实验报告。...

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空气质量

人工智能-其他 檀瑾思

本项目为空气质量多指标回归预测分析系统,基于 Python 完成全流程数据挖掘开发。使用公开空气监测数据集,包含 PM2.5、PM10、CO、NO₂、温湿度等多维环境指标,先用 Pandas 完成缺失值填充、异常值过滤、特征相关性筛选,绘制相关性热力图展示各污染物间关联程度。 采用线性回归、随机森林回归模型搭建预测框架,对比真实监测值与模型预测值输出拟合对比图,完成模型误差评估与参数调优。全程独立负责数据预处理、可视化绘图、模型训练验证工作,可精准挖掘环境因子规律,实现空气质量浓度趋势预测,适用于环境监测、城市污染分析类数据分析需求。...

空气质量
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