python深度学习机器学习代码调试算法改进
Python深度学习，机器学习、Python代编程，深度学习机器学习，数据分析，算法改进，模型创新，提供创新点，自然语言处理，图像处理，目标检测，计算机视觉等都可以。\n机器学习算法实现：随机森林、逻辑回归、决策树、支持向量机SVM、K近邻KNN、朴素贝叶斯、Adaboost、梯度提升决策树GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、BERT系列微调应用、Transformer架构在NLP任务中的应用、多种模型融合策略Stacking、Bagging、Boosting、优化算法随机梯度下降SGD、Adagrad、Adadelta、Adam等、复现参考文献中的模型与算法。\n深度学习模型搭建：反向传播BP神经网络、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、一维卷积神经网络1DCNN、二维卷积神经网络2DCNN、三维卷积神经网络3DCNN、AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception、Transformer架构及其变体，BERT、注意力机制、ARIMA、LSTM等。\n数据分析与可视化：数据清洗、数据预处理 归一化、标准化、特征编码等、特征工程 特征选择、特征提取、特征创造、Matplotlib、Seaborn数据可视化 折线图、柱状图、散点图、热力图、Plotly交互式可视化。\n可做各类算法模型的超参数调优 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等、SHAP分析、LIME等模型解释性分析方法、PyTorch、TensorFlow深度学习框架，Scikit learn机器学习库，NumPy、Pandas数据处理库。#matlab文献复现 #python代做 #matlab代做 #深度学习 #深度学习与神经网络 #数据分析 #机器学习 #计算机科学 #计算机视觉 #python编程