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2019年5月20日
(一)目标检测概述
摘要: 这里简单记录和概述学习目标检测算法的心得,尽可能的详细一些,但限于写博客的一些语法和格式不是很好,所以请阅读者见谅! 概述:1、什么是目标检测 2、目标检测任务描述 2.1、目标检测算法分类(接下来我会更新常见的目标检测算法原理) 2.2、目标检测的常见指标 2.3、目标定位的简单实现 1、什么是目
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posted @ 2019-05-20 15:53 胖白白
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2019年5月5日
卡尔曼滤波(转)
摘要: 原英文链接:http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ 中文链接:https://blog.csdn.net/u010720661/article/details/63253509 PS:写的特别好!!!!
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posted @ 2019-05-05 14:03 胖白白
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2019年4月19日
统计学与概率论的区别
摘要: 转载自:http://blog.sciencenet.cn/blog-242272-1036214.html 转载自:http://blog.sciencenet.cn/blog-242272-1036214.html 说明:本博客与微信公众号《嘉数汇》部分同步更新,内容大部分原创。请扫码关注《嘉数
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posted @ 2019-04-19 11:00 胖白白
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2019年4月16日
Anaconda 下 Jupyter 更改默认启动路径方法(转)
摘要: https://www.cnblogs.com/awakenedy/p/9075712.html
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posted @ 2019-04-16 00:04 胖白白
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2019年4月6日
xgboost
摘要: https://blog.csdn.net/guoxinian/article/details/79243307 写的超级棒
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posted @ 2019-04-06 16:09 胖白白
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GBDT 梯度提升决策树简述
摘要: 首先明确一点,gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树,这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候,弱分类器的输出的结果相减是有意义的。
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posted @ 2019-04-06 15:26 胖白白
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【NumPy】 之常见运算(np.around、np.floor、np.ceil、np.where)(转)
摘要: 原博客链接:https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80775256 np.around: 四舍五入取整 n = np.array([-0.746, 4.6, 9.4, 7.447, 10.455, 11.555]) around1 = np.arou
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posted @ 2019-04-06 11:13 胖白白
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2019年4月2日
python3中collections模块(转)
摘要: https://www.cnblogs.com/zhangxinqi/p/7921941.html
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posted @ 2019-04-02 18:55 胖白白
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生成模型和判别模型(《统计学习方法》截图)
摘要: 有一篇博客写的很好,给上链接: https://www.cnblogs.com/xiaoshayu520ly/p/9079435.html
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posted @ 2019-04-02 11:24 胖白白
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2019年4月1日
linux(Ubuntu)下机器学习/深度学习环境配置
摘要: 为了开发环境纯净,应该首先创建虚拟环境 mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称 如,mkvirtualenv -p python3 ai 但是有的童鞋会卡在这一步,会报一个这样的错误: OSError: Command /home/python/.virtualenvs/ai/
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posted @ 2019-04-01 22:04 胖白白
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