毒蘑菇专题
【Kaggle】练习赛《有毒蘑菇的二分类预测》(下)
前言 上篇 《有毒蘑菇的二分类预测 》(上) 用ColumnTransformer和Pipeline 技术来提升缺失值和建模的方法，本篇将用特征工程的方法，将特征扩展，由原先的21个特征扩展成118个特征，再用深度学习的方法进行建模以达到较好的成绩，同时，在这篇里增加了上篇没有EDA部分，更好的展示数据集。 题目说明 加载库 import pandas as pdimport num
【Kaggle】练习赛《有毒蘑菇的二分类预测》(上)
前言 本篇文章介绍的是Kaggle月赛《Binary Prediction of Poisonous Mushrooms》，即《有毒蘑菇的二分类预测》。与之前练习赛一样，这声比赛也同样适合初学者，但与之前不同的是，本次比赛的数据集有大量的缺失值，如何处理这些缺失值，直接影响比赛的成绩。因此，本期用两篇文章用不同的方法来处理这些，至于用什么模型，模型的参数将不是本期的重点。第一篇使用ColumnT
可以搜索网址的毒蘑菇导航，你们都别用，我偷偷用。
毒蘑菇导航，毒的你欲罢不能的导航！ 随心所欲自定义主题，自定义背景，甚至你还可以在这里写代码，用代码定义自己的风格。只有你想不到的，没有它做不到的。没有烦人的手机号，邮箱注册，你可以随便输个字符就能当帐号啦，只要你有浏览器，就能任意查看自己的网址。 给看客老爷们上图片！！ 各种配置让您如鱼得水，彰显自己的个性，哈哈，词不够用了，反正墙裂推荐。 毒蘑菇导航
干货分享 | MindSpore21天实战营手记（三） ：基于ResNet50的毒蘑菇识别模型
以前学华为大数据的时候做到过蘑菇识别问题。实验是基于UCI mushroom dataset，预测检测样本是有毒的还是可食用的。数据集有8000多个样本，22个属性。我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。 不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数据，把每个品种的蘑菇的几十个特性用人工抽取出来，感觉工作量巨大。相对来说，ResNet50“
MindSpore21天实战营手记（三） ：基于ResNet50的毒蘑菇识别模型
完于2020年11月3日 以前学华为大数据的时候做到过蘑菇识别问题。实验是基于UCI mushroom dataset，预测检测样本是有毒的还是可食用的。数据集有8000多个样本，22个属性。我记得实验第一步是做属性间的相关性分析，把相关度高的属性剔除掉，达到降维加快计算的目的。不过UCI数据中的属性都是经过人提炼的结构化数据，把每个品种的蘑菇的几十个特性用人工抽取出来，感觉工作量巨大。相对来说
很火的显卡测试-毒蘑菇测试
前言 最近，网上有一种很火的手机电脑测试——毒蘑菇测试 他长这样 乍一看，是不是挺美，其实： 哎，我可怜的GPU呀 分析 下面，咱们来分析一下 首先，这个网站的内存占用其实并不高：才22.7MB，百度都46MB了 这就说明，并不是大量的代码造成的，说到代码，我们再来看一看 也就290多行，其中好多都是拖动的代码： 代码 不想看的直接跳过，看也看不懂…… <html la
规则学习算法之毒蘑菇识别
分类算法有很多，比较常用且简单、易于理解和解释的决策树算上一个（有关决策树算法的应用可以参考本公众号9月19和20日的文章：基于R语言的数据挖掘之决策树）。在学习机器学习过程中，我又碰见一个规则分类算法，该算法跟决策树类似，也可以返回具体分类规则，而且结果往往比决策树更简洁、更容易理解，这里与大家共享。 两个重要的规则学习算法 一、单规则算法 1、算法思想 如果一个数据集含有N个变量，该算法会
vue3+vite实现一个后台管理框架，毒蘑菇后台管理。
写后台管理的项目写了很多个了，虽说用的别人的模板，自己专注于自己的业务，保证自己的业务不出错就行了，但是自定义配置又不好去配置，大家用的模板都差不多，用模板自带的业务功能呢后台又得是模板自带的，或者要兼容模板的数据格式，我就想要一个架子模板，其他业务都是我自己来，那么就是这个毒蘑菇 - 管理啦 毒蘑菇后台管理，最基础的后台模板 开源地址 https://github.com/wurencaid
【数字图像处理】毒蘑菇识别代码（卷积神经网络）
出售数字图像处理代码 【闲鱼】https://m.tb.cn/h.59ngJlM?tk=b71NWeQFdXM CZ0001 「我在闲鱼发布了【卷积神经网络毒蘑菇识别代码】」点击链接直接打开
显卡在线测试网站，毒蘑菇在线测试网站，摩尔线程S80网页显卡性能测试
毒蘑菇在线测试网站 https://cznull.github.io/vsbmhttps://toolwa.com/vsbm/ 电脑配置 CPU: AMD Rayzen R7 5700G 显卡：英伟达RTX 2080 CPU：Intel Core i510400f 显卡：摩尔线程 S80 浏览器：Firefox ，Google， Edge 测试使用S80 很卡，是使用CPU渲染的，
《机器学习实战Machine_Learning_in_Action》 CH11-毒蘑菇判断 by Apriori算法
寻找毒蘑菇 The first feature is poisonous or edible. If a sample is poisonous, you get a 1. If it’s edible,you get a 2. 导入数据 # apriori.pyimport apriori# 加载数据mushDatSet = [line.split() for line in ope
摸鱼摸出来的vue3+element-plus毒蘑菇后台管理：新标签页的实现。
在浏览器中，点击标签页右边的加号可以新加一个标签页，所以，在毒蘑菇后台管理（简称毒蘑菇儿）中也可以这样操作。 点击标签页右边的+按钮就可以打开一个新标签页了，可以打开多个，互不冲突，在新标签页中可以搜索你想要打开的页面，点击后会将该标签页替换成你点击后的页面（跟浏览器操作一致）。点击正上方的搜索框或者alt+s同样也能打开新标签页。新标签页的页面权限需要在菜单权限数据源中配置，也可以内置几条
MindSpore 21天训练营-Resnet 预测毒蘑菇标签
一、作业流程 进阶作业提供：“蘑菇超人”图片、模型训练和预测结果截图、源代码 进阶作业流程： 1. 申请华为云账号、申请 ModelArts 华为云昇腾集群服务公测 2. 从链接下载蘑菇数据集和源代码 3. 创建 obs 桶 4. 蘑菇数据集、“蘑菇超人“图片和源代码到 obs 桶 5. 提交 ModelArts 训练作业进行模型训练任务 6. 等待、查看结果 7. 提交 Mod
vue3+vite实现一个后台管理框架，毒蘑菇后台管理。
写后台管理的项目写了很多个了，虽说用的别人的模板，自己专注于自己的业务，保证自己的业务不出错就行了，但是自定义配置又不好去配置，大家用的模板都差不多，用模板自带的业务功能呢后台又得是模板自带的，或者要兼容模板的数据格式，我就想要一个架子模板，其他业务都是我自己来，那么就是这个毒蘑菇 - 管理啦 毒蘑菇后台管理，最基础的后台模板 开源地址 https://github.com/wurencaid
SSM框架的科普有毒蘑菇网站系统源码
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