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xl20221106184421791

2024-05-08 11:14:06

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土方開挖評(píng)定表怎么設(shè)置生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)?

云資料點(diǎn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)無法生成。土質(zhì)岸邊坡度不陡于設(shè)計(jì)坡比這邊怎么設(shè)置生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)?微信截圖_20240508104040.png微信截圖_20240508104625.png

補(bǔ)充更正 2024-05-08 15:21:08

老師能不能給實(shí)質(zhì)性的操作方法?

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  • 筑業(yè)小筑老師鉑金專家

    2024-05-08 11:40:58

    土方開挖評(píng)定表的設(shè)置生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的過程可以按照以下步驟進(jìn)行:
    1. 確定評(píng)定表的內(nèi)容和格式:根據(jù)實(shí)際需要,確定土方開挖評(píng)定表的內(nèi)容和格式,包括評(píng)定項(xiàng)目、評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)定方法、評(píng)定結(jié)果等。
    2. 收集數(shù)據(jù):根據(jù)評(píng)定表的內(nèi)容,收集相關(guān)的土方開挖數(shù)據(jù),包括開挖面積、開挖深度、土質(zhì)情況、開挖方式等。
    3. 處理數(shù)據(jù):對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分析等,以便生成適合學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集。
    4. 生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù):根據(jù)處理后的數(shù)據(jù),生成適合學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集,包括輸入特征和輸出標(biāo)簽等。可以根據(jù)實(shí)際需要,將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。
    5. 選擇合適的算法和模型:根據(jù)實(shí)際問題,選擇合適的算法和模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)??梢赃x擇傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如決策樹、支持向量機(jī)等,也可以選擇深度學(xué)習(xí)算法,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
    6. 訓(xùn)練模型:使用生成的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,不斷調(diào)整模型參數(shù)和超參數(shù),以提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。
    7. 評(píng)估模型:使用驗(yàn)證集和測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估,計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo),以評(píng)估模型的性能。
    8. 優(yōu)化模型:根據(jù)評(píng)估結(jié)果,對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化,包括調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、增加數(shù)據(jù)集、采用更先進(jìn)的算法等,以提高模型的性能。
    通過以上步驟,可以完成土方開挖評(píng)定表的設(shè)置生成學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的過程,為后續(xù)的土方開挖質(zhì)量評(píng)定提供數(shù)據(jù)支持。

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    • xl20221106184421791白銀專家

      2024-05-08 15:21:24

      老師能不能給實(shí)質(zhì)性的操作方法?

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