前言 一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能 在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证模型可以保存最优的权重，并读取权重记录下训练集和验证集的精度，便于调参 学习目标 理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完成训练学会使用Pytorch环境下的模型读取和加载，并了解调参流程 构造验证集 在机器学习模型的训练过程中，模型是非常容易过拟合的深度学习模型在不断的训练过程中训练误差会逐

part B：集成模式：4. 两种并行集成的树模型 一、练习题 1. 练习题1  解答：均方误差RMSE是预测值与真实值得误差平方根的均值。r2_score方法是将预测值和只使用均值的情况下相比，看能好多少。

一、决策树基本算法 二、基于sklearn的算法实现 https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code/tree/main/ml-with-sklearn import seaborn as snsfrom pandas import plottingimport pandas as pdimport numpy

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目录 1 Figure和Axes上的文本 1.1 文本API示例 1.2 text - 子图上的文本 1.3 xlabel和ylabel - 子图的x，y轴标签 1.4 title和suptitle - 子图和画布的标题 1.5 annotate - 子图的注解 1.6 字体的属性设置 2 Tick上的文本 2.1 简单模式 2.2 Tick Locators and Form

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Task04——网络训练与测试 1. 模型训练2. 后处理2.1 目标框信息解码2.2 NMS非极大值抑制2.3 代码实现 3. 单图预测推理4. VOC测试集评测4.1 mAP指标 5. 小结 写在前面：最近有一丢忙，拖到ddl才开始写。昨天参加了一个面试，面试官问了很多数字图像处理的基础知识，都是曾经看过的但是回答的并不好，有点沮丧。直接反映了自己基础知识不扎实的问题。 这一部