07 2015 档案
摘要:
最近在家研习面经,温习基础,索性花些时间将本科期间完成的一些学习之作整理出来,分享之余顺便水点经验。需要的同学可以从这边下载到引擎与我的项目,仅供学习参考,谢谢。
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最近在家研习面经,温习基础,索性花些时间将本科期间完成的一些学习之作整理出来,分享之余顺便水点经验。需要的同学可以从这边下载到引擎与我的项目,仅供学习参考,谢谢。
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最近在家研习面经,温习基础,索性花些时间将本科期间完成的一些学习之作整理出来,分享之余顺便水点经验。需要的同学可以从这边下载到引擎与我的项目,仅供学习参考,谢谢。
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摘要:
最近在Coursera上看机器学习,其中Andrew Ng 就有提到一个“过早优化”的观点非常喜欢。这里我将其延伸到项目优化问题上,整理下自己的看法,请各位看官手下留情~
当然如果触发治疗暴击也请点赞:P
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最近在Coursera上看机器学习,其中Andrew Ng 就有提到一个“过早优化”的观点非常喜欢。这里我将其延伸到项目优化问题上,整理下自己的看法,请各位看官手下留情~
当然如果触发治疗暴击也请点赞:P
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摘要:
主要分享了Coursera 机器学习相关课程材料,包括练习题与我的Matlab解答。
【课程涉及技术】:梯度下降、线性回归、监督/非监督学习、分类/逻辑回归、正则化、神经网络、梯度检验/数值计算、模型选择/诊断、学习曲线、评估度量、SVM、K-Means聚类、PCA、基于内容的推荐/方法、协同过滤、随机梯度下降、在线学习、Map Reduce & Data Parallelism、滑动窗口、上限分析等…
【课程涉及应用】:邮件分类、肿瘤诊断、手写识别、自动驾驶、模型优化、图像压缩、人脸识别、异常检测、大数据处理、预估点击率CTR、搜索反馈、新闻推送、文字区域检测、字符分割、OCR、行人检测、人工数据合成等…
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主要分享了Coursera 机器学习相关课程材料,包括练习题与我的Matlab解答。
【课程涉及技术】:梯度下降、线性回归、监督/非监督学习、分类/逻辑回归、正则化、神经网络、梯度检验/数值计算、模型选择/诊断、学习曲线、评估度量、SVM、K-Means聚类、PCA、基于内容的推荐/方法、协同过滤、随机梯度下降、在线学习、Map Reduce & Data Parallelism、滑动窗口、上限分析等…
【课程涉及应用】:邮件分类、肿瘤诊断、手写识别、自动驾驶、模型优化、图像压缩、人脸识别、异常检测、大数据处理、预估点击率CTR、搜索反馈、新闻推送、文字区域检测、字符分割、OCR、行人检测、人工数据合成等…
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摘要:
这是一篇关于人脸识别方法的实验报告。报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类;随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述;最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与挑战。一些能反映方法性能的实验数据同样会在报告中展现,以便于更直观的了解其特点。
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这是一篇关于人脸识别方法的实验报告。报告首先回顾了人脸识别研究的发展历程及基本分类;随后对人脸识别技术方法发展过程中一些经典的流行的方法进行了详细的阐述;最后作者通过设计实验对比了三种方法的识别效果并总结了人脸识别所面临的困难与挑战。一些能反映方法性能的实验数据同样会在报告中展现,以便于更直观的了解其特点。
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浙公网安备 33010602011771号