hywang1211

摘要： k近邻模型 基本思想 \(k\)近邻算法还是很直观的，准确的来说它不是一种学习算法，而是一种统计方法，不具备学习过程，一次性就可以给出结果。 其本质思想是将特征空间划分成一个个的单元(\(cell\))，其中每个\(cell\)的区域由距离该点比其他点更近的所有点定义，所有的\(cell\)组成了整 阅读全文

摘要： 感知机 基本形式 感知机是一种线性分类模型，同时也为判别模型。其形式如下： \begin{equation} f(x) = \mathrm{sign}(w \cdot x + b) \end{equation} 其中\(\mathrm{sign}\)为符号函数满足下式： \[\begin{equat 阅读全文

摘要： Task Sample Baseline模型介绍 class Classifier(nn.Module): def __init__(self, d_model=80, n_spks=600, dropout=0.1): super().__init__() # Project the dimens 阅读全文

摘要： Homework4 Dataset介绍及处理 Dataset introduction 训练数据集metadata.json包括speakers和n_mels，前者表示每个speaker所包含的多条语音信息(每条信息有一个路径feature_path和改条信息的长度mel_len或理解为frame数 阅读全文

摘要： Homework3 数据集下载 在本地环境下进行实验总是令人安心，但是又苦于网上找不到数据集，虽然kaggle上有数据集但是下载存在问题 于是有了一个天才的想法，间接从kaggle上下载（利用output文件夹中的文件是可下载这一机制将数据集从input文件夹拷贝到output文件夹），具体操作如下 阅读全文