摘要： 1 统计学习的定义 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 2 统计学习的对象 统计学习的对象是数据。它从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据模型，发现数据的知识，又回到对数据的分析与预测中去。 3 统计学习的目的 统计学习用于对数据进行预测与分析，特 阅读全文

摘要： import torch import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim import argparse # 定义是否使用GPU device = torch.device("cuda" if torch.c... 阅读全文

摘要： import os filepath = r'E:\ML\Pytorch\train\cleavage/' n= 0 if __name__ == "__main__": print("start") if not os.path.exists(filepath): print("目录不存在!!") os._exit(1) filename... 阅读全文

摘要： import os from PIL import Image filename = os.listdir("E:\\computer vision\\111\\test\\cleavage\\") base_dir = "E:\\computer vision\\111\\test\\cleavage\\" new_dir = "E:\\computer vision\\test\\cl... 阅读全文

摘要： 1 什么是迁移学习 迁移学习TL（Transfer Learning）是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习，可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率。 2 迁移什么 在预训练模型中存在各种 阅读全文

摘要： 1 绪论 从计算机的角度来看，图像实际上是一个二维矩阵，卷积神经网络所做的工作就是采用卷积、池化等操作从二维数组中提取特征，并对图像进行识别。 使用全连接神经网络处理图像的最大问题就是：全连接层的参数太多，参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合的问题。 2 以图像识别为例介绍卷积神经网络 阅读全文

摘要： 1 数字图像处理的概念 1.1 什么是图像？ 定义为二维函数f(x,y)，其中x，y是空间（平面）坐标，f是点（x,y）的幅值。 1.2 什么是数字图像？ 当x,y和灰度值f是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。 1.3 什么是数字图像处理？ 借助于计算机来处理数字图像，其输入输出都是图像的处 阅读全文

摘要： 1 模式与模式识别 模式可以看作是对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系，或者是因素间存在确定性或随机性规律的对象、过程或事件的集合。 模式识别就是对模式的区分和认识，把对象根据其特征归到若干类别中适当的一类。 模式识别是通过一系列数学方法让机器（计算机）来实现类似人的模式识别能力。 样本：所研 阅读全文

摘要： 1、安装Anaconda Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。在官网上下载https://www.anaconda.com/distribution/，因为服务器在国外会很慢，建议从清华镜像https://mirrors 阅读全文

摘要： 一、介绍 何为线性回归？ 线性回归在假设特征满足线性关系，根据给定的训练数据训练一个模型，并用此模型进行预测。 在机器学习之前，获取数据是第一步，假定我们的样本如下：x1为房子的大小，x2为房子的价格，y为房子的销量。 二、模型的推导 为了推导模型，在假设数据满足线性模型的情况下，可以设定设定线性模 阅读全文