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摘要: [转载]One hot编码 来源:https://blog.csdn.net/czp_374/article/details/80503604 这个其实没啥难度,思想都是CS里常用的思想 数据科学家Rakshith Vasudev简要解释了one hot编码这一机器学习中极为常见的技术。 你可能在有 阅读全文
posted @ 2019-12-29 11:01 别再闹了 阅读(1136) 评论(0) 推荐(0)
摘要: [转载]各种机器学习算法的应用场景 来源:https://www.zhihu.com/question/26726794 知乎这篇文章说的非常好,大家直接去看吧,我这里不粘贴了 阅读全文
posted @ 2019-12-27 00:15 别再闹了 阅读(984) 评论(0) 推荐(0)
摘要: SVC和SVR 我们可以发现,在sklearn的SVM中有sklearn.svm.SVC()和sklearn.svm.SVR()两个方法,他们对应的其实是SVM在分类和回归两种问题下的结构: support vector classify(SVC)支持分类机做二分类的,找出分类面,解决分类问题 su 阅读全文
posted @ 2019-12-27 00:13 别再闹了 阅读(9766) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 机器学习 正则化+回归与分类辨析 这篇文章是对 "自己早期一篇讲正则化和回归的" 补充。当时写作那篇文章的时候自己还刚刚入门机器学习,许多知识是理解了,但是缺少从一定的高度上的总结。结合这篇来看原来的那篇,不容易乱。 首先要明确,正则化不是回归的专利,回归和分类都是可以使用的。在回归中使用正则化就是 阅读全文
posted @ 2019-12-26 22:39 别再闹了 阅读(959) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 记录一个很低级的错误:command 'usr/local/cuda/bin/vncc' failed with exit status 2 无语了,今天被一个很低级的错误卡住了 主要是现在的开发环境确实有点乱:笔记本or服务器or台式机or大家伙,每个配置都有些许不同,所以经常在环境上出问题。 报 阅读全文
posted @ 2019-12-26 14:00 别再闹了 阅读(4005) 评论(0) 推荐(0)
摘要: [转载]Benchmark和baseline的区别 正在补机器学习的术语 作者:Anonymous 链接:https://www.zhihu.com/question/28823373/answer/101504099 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 阅读全文
posted @ 2019-12-25 22:21 别再闹了 阅读(2037) 评论(0) 推荐(0)
摘要: [转载]神经网络架构搜索(Neural Architecture Search)杂谈 原文是https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/84698471 其实还基本上看不懂,先mark一下吧 用来以为grid search就够粗暴的了,看来一山更 阅读全文
posted @ 2019-12-25 22:20 别再闹了 阅读(623) 评论(0) 推荐(0)
摘要: CNN常用图片分类网络 0. 这些图片分类网络之间的关系,以及他们和RCNN等网络之间的关系,看这篇回答,说的非常好:https://www.zhihu.com/question/43370067 我稍微摘录一点: 首先作者给的那个图对于从整体掌握这些网络非常有帮助: 由于从这些pretrained 阅读全文
posted @ 2019-12-25 21:03 别再闹了 阅读(6066) 评论(0) 推荐(0)
摘要: [转载]OCR原理 之前上某门课的时候一个project用到了OCR,但是是仅限于概念,没有自己实现。今天突发奇想,想看看主流的OCR实现方法是怎样的,下面这两篇文章说的非常好: 1. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDExNzcyNA==&mid=402 阅读全文
posted @ 2019-12-25 18:15 别再闹了 阅读(1752) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 目标检测、实例分割学习 这里只列举一些我本人觉得讲得很清楚的博文,以便于自己的学习 1. 综述1:https://www.zhihu.com/question/21665775 这篇文章对计算机视觉做了一个很好的、很生动的综述 2. 综述2:https://www.cnblogs.com/skyfs 阅读全文
posted @ 2019-12-25 16:59 别再闹了 阅读(1785) 评论(0) 推荐(0)
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