随笔分类 - deep learning
详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论,所以也被称为香农熵 (Shannon
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关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每
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LocNET和池化理解
摘要:论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal。论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程。论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明
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tensorflow for windows --转载
摘要:博客来源于http://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/60322258 安装说明 平台:目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装 版本:提供gpu版本、cpu版本 安装方式:pip方式、Anaconda方式 Tips: 安
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