摘要：
记录了LeetCode上部分链表类题。 阅读全文
摘要：
本文主要梳理了目标检测任务，包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧，以及经典的两段式和一段式模型。 阅读全文
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本文详细介绍了类别不平衡的概念、导致分类困难的原因、解决方案、类别不平衡时评价指标以及方案选择建议。 阅读全文
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介绍了几种常见的模型评估指标，包括混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、F1指数、PR曲线、ROC曲线，以及各自的特点和应用场景。 阅读全文
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介绍目标检测中三种最常见的代码：IOU、NMS和mAP。 阅读全文
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介绍了Trie树(又称字典树、单词查找树、前缀树)的C++实现和LeetCode上实例。 阅读全文
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主要介绍集成模型，包括Bagging、RandomForest、Adaboost、决策树和GBDT，其中决策树和GBDT按照自己的理解整理而成。 阅读全文
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介绍了核技巧最经典的应用：SVM，主要包括硬间隔和软间隔SVM的原始问题和拉格朗日对偶问题，核函数，以及核函数是如何应用在SVM中。 阅读全文
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本文主要介绍了如何利用OpenCV检测图片或摄像头视频中的人脸。 阅读全文
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介绍了ML的实用技巧：过拟合的原因和解决方案，ML的三大原则，ML下一步的方向。 阅读全文
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介绍了最基本的线性模型：包括线性回归和逻辑回归，及其在分类上的应用。 阅读全文
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介绍了机器学习的可行性：包括NFL定理、VC理论及其意义。 阅读全文
摘要：
主要介绍了ML的概念：包括定义、应用ML的核心特征、与相关领域的关系、分类，以及最原始的Perceptron模型。 阅读全文
摘要：
整理了《机器学习基石》和《机器学习技法》大纲和相关笔记。 阅读全文