2020年8月26日
损失函数及特征提取网络
摘要： https://blog.csdn.net/HJjtxy/article/details/105004933 阅读全文
posted @ 2020-08-26 17:15 牛郎 阅读(287) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中的 上采样 下采样 过采样 欠采样
摘要： 1. 过采样和欠采样 这是两种解决分类训练过程中数据量不平衡的采样方法 拿二分类举例，期望阳性样本数量：阴性样本数量 = 1：1，但实际上阳性样本数量：阴性样本数量 = 1000：100 过采样 将100数据复制10份，达到两个样本数量之比为1000：1000 欠采样 将1000数据随机抽取100份 阅读全文
posted @ 2020-08-26 16:42 牛郎 阅读(4008) 评论(0) 推荐(0)
Mac 安装/卸载 brew
摘要： 安装： /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 卸载： /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw. 阅读全文
posted @ 2020-08-26 09:56 牛郎 阅读(13292) 评论(0) 推荐(0)