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Dingnan / BP网络Mnist手写数字识别

利用Tensorflow，构造并训练一个BP网络，在Mnist数据集上达到超过98%的准确率

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Dingnan / Capital Bikeshare预测

最小二乘回归、岭回归、Lasso模型

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Dingnan / densenet实现

上传了自己搭建的densenets实现代码：densenet.py；slim框架

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Dingnan / Happy Customer Bank目标客户识别

利用XGboost实现目标客户（贷款成功的客户）识别，对模型的超参数进行调优 分了多个文件写代码，调参，为了运行方便

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Dingnan / KDD99数据集的CNN网络攻击检测

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Dingnan / Pima Indians Diabetes分类

Logistic回归、SVM

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Dingnan / TinyMind 汉字书法识别自由练习赛

使用了网络：InceptionV4及其预训练模型，在Tensorflow的slim框架下，对书法数据集进行训练和识别，对其中的preprocessing过程进行了修改和优化，最终对书法字的识别准确率达98.7%，达到自由练习榜第五名。比赛网址：https://www.tinymind.cn/competitions/41#ranking

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Dingnan / 车辆检测及型号识别

利用了Tensorflow的slim框架实现了一个可以对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统；对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注，使用MobileNet模型的SSD检测框架，借助其预训练模型并利用这些标注图片，训练和实现了车辆的位置检测模型；训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类；将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型，以此完成对两个模型串行的衔接，并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。

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Dingnan / 活动平台的推荐系统实现

提交了代码和最后生成的两个数据文件，完成了协同过滤代码，生成数据和特征工程的代码；原始的数据太大了，没有上传

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Dingnan / 聚类+降维+矩阵分解

聚类及PCA降维的实现 eventdata.csv是生成的聚类活动数据文件，全部的数据集文件太大了，上传不上来了，就没有上传

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Dingnan / 卷积神经网络Mnist手写数字识别

卷积操作的实现：conv2d.ipynb ； mnist识别：代码cnn_mnist,ipynb； Word文档--“基于Mnist数据集的卷积神经网络训练过程”中附上了tinymind地址和结果截图

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Dingnan / 卷积神经网络分割任务

以VGG16模型为基础，构建了一个FCN训练模型，使用Pascal2 VOC2012中语义分割的数据集。上传了：全部代码、以及数据生成代码：convert_fcn_dataset.py ； 修改的模型构建代码：train.py ； 心得体会 ； 以及自己的数据集压缩为了code.zip，里面包括两个tfrecord文件和预训练模型checkpoint

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Dingnan / 卷积神经网络分类及目标检测

利用slim框架和object_detection框架，实现了一个物体检测的模型。提交了：心得体会、生成数据的create_pet_tf_record.py、生成的两个数据文件pet_train.record、pet_val.record、配置config文件以及输出的测试图片。tinymind和完整代码的GitHub相关地址见心得体会文档。

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Dingnan / 循环神经网络诗词写词机

使用了Tensorflow中rnn的相关操作，以《全宋词》为训练数据，训练了一个人工智能写词机 wordembed.ipynb:词嵌入代码；tsne.png：词嵌入原始生成图；TSNE.jpg：词嵌入图我标出了一些词圈；quiz-w10-data.rar：Tinymind使用的数据集，包括两个字典，数据集和词嵌入生成的npy文件；code.rar：全部代码，其中的统一脚本train_eval.py未使用，tinymind上分开使用了train.py和eval.py