摘要:1. 里面有个例子非常棒,生成k-频繁项目集。 2. 几个概念很重要,也比较容易理解。 1)可信度 2)支持度 3)期望可信度 3)作用度。
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摘要:参加郑良博士的代码: mars_evaluation 其中ap这样算: ap = ap + (recall - old_recall)*((old_precision+precision)/2); 解释:Re-ID中,AP就是对于一个probe查询所有的gallery, PR曲线的面积积分。离散化变
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摘要:matlab 中自带的函数就不必怀疑。 princomp:principal componet analysis (PCA). [COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X); 参数: %%%%%%%%%%%%%%%%%% INPUT: X是数据:n*p,其中n代表
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摘要:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61b8694b0101jg4f.html
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摘要:http://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html
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摘要:https://compbio.soe.ucsc.edu/genex/genexTR2html/node12.html
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摘要:https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding 简言之,就是讲词汇或短语映射成实值特征向量。
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摘要:http://stats.stackexchange.com/questions/19048/what-is-the-difference-between-test-set-and-validation-set 外国人无论问问题还是回答问题都非常有耐心。 很多中国人连问问题都没有耐心,就想着别人能理
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摘要:http://blog.sina.com.cn/s/blog_65f81ec601012sd5.html
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摘要:1 //--------------------------------------【程序说明】------------------------------------------- 2 // 程序说明:《OpenCV3编程入门》OpenCV2版书本附赠示例程序13 3 // 程序描述:摄像头帧频检
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摘要:师兄的截图,不知道出处,仅用于学习,多多包涵。
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摘要:http://www.docin.com/p-1441307242.html 文章提到,先将时域音乐转成谱图,然后用CNN对谱图进行分类!
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摘要:http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html 在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是
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摘要:考虑一个物体: (1)是什么类别的物体(物,车,人分别标注成0,1,2) (2)有什么颜色(红橙黄绿青蓝紫...分别标注成0,1,2...10) 那么,表示一辆黄绿色的车,怎么表示: 表示方法一:[1,2,3,-1] 该表示方法中,第一位代表是车,第二、三、四位代表有三种颜色(注意,并不是RGB颜色
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摘要:总感觉直接求正确率就够了。 待修改时可参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_900690c60101czyo.html http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7359370 对于检索问题,召回率很容易理解: h
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摘要:参考文献:http://wenku.baidu.com/link?url=bCWUt2SDACsX6CXndtF8uEeYRo9r33hDVTaDORFcd8sAWbL4hYqmjDeyn5RfyYZ3VjzbnQvLVrNoBapp617_kmTCCKlDV4K_1E4-nTenauO1)Neym...
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摘要:待研究non-maxima suppression
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