摘要：
首先呢，大学四年也是浑浑噩噩过的，计算机二级也一直狠不下心来复习个把星期，直到读了研究生看到周围同学英语六级、计算机二级全拿到手了才知道环境影响人，这敦促我参加了2020年九月的计算机二级考试，由于研究方向的特殊性我选择了python二级（说实话比C语言二级要难不少），复习过程中选择性的摘录了一些知 阅读全文
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为了更好的表现出来效果这里选取的图片例子是横的变成竖的，当然杠精们放过我吧！不弄形变怎么看出效果。正常改dpi是不会 发生形变失真的。话不多说上代码 import cv2 from PIL import Image as ImagePIL from PIL import Image im = Ima 阅读全文
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7.1贝叶斯决策论 本人已弃算法岗转java 拜拜 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也基于概率论的分类算法，属于监督学习的生成模型。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯 阅读全文
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1.为什么学习pytorch 日益增长的发展速度和深度学习的需要 在谷歌搜索频次和期刊论文引用频次上pytorch也是一直增长，TF比较稳或者说有点下降，尤其在学术界pytorch已经成为主流。 2.学哪类知识 pytorch：深度学习框架 01.数据模块 02.模型模块、网络层 03.损失函数 0 阅读全文
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前言 也算是自己接触的第一个实例化的完整实现的小项目了吧（以前的的作业之类的都是没完全弄懂就交了不算哈），本此分享为简易鸢尾花的分类，实现语言是python 3.7，实现环境就是jupyter notebook。 1.数据集简介 本次数据集是从sklearn库中导入的load_iris()数据集，数 阅读全文
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YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文地址：链接：百度网盘 提取码：lgw1 GitHub地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 【摘要】有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性 阅读全文
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6.1间隔与支持向量 分类学习的基本思想就是基于训练集在样本空间找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但是能将样本分开的有很多我们应该找那个最中间的超平面，因为其容忍度最好。如下图所示应该用最中间的红色面 在这里普及一下线性超平面的知识：首先超平面分为线性的和非线性的，线性的一般来说就是SVM法 阅读全文
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5.1神经元模型 神经网络的研究由来已久，关于其研究历史我将在本篇末进行介绍。 关于神经网络的定义，西瓜书采用的是：“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络, 它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”。我们在机器学习谈论神经网络时通常指的是“神经网络学习”，或者 阅读全文
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4.1基本流程 决策树的结构 一个决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点； 叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试； 每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中； 根结点包含样本全集，从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 仅有一层划分的决策树， 阅读全文
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3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例，其中 xi 是x在第i个属性上的取值，线性模型就是试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数即： 向量形式： w和b学得之后，模型即可确定。其中w还可以表示为属性的权重，下面是一个例子： 3.2线性回归 线性回归的本质就是学得一个线性模型尽可能的预测未 阅读全文