摘要:从学习python开始,一直是自己摸索,但是时间不等人啊,所以自己为了节省时间,决定报个班系统学习,下面整理的文章都是自己学习后,认为重要的需要弄懂的知识点,做出链接,一方面是为了自己找的话方便,一方面送给想学习python的同学,因为没有学习完,所以实时更新,敬请期待,,,, 虽然自己能力有限,但 阅读全文
posted @ 2018-05-17 09:27 战争热诚 阅读(7248) 评论(44) 推荐(20) 编辑
摘要:论文标题:Fast R-CNN 论文作者:Ross Girshick 论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf http 阅读全文
posted @ 2020-08-04 10:31 战争热诚 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文标题:OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 标题翻译:OverFeat:使用卷积神经网络集成识别,定位和检测 论文作者:Pierre Sermanet D 阅读全文
posted @ 2020-07-28 11:01 战争热诚 阅读(74) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文标题:Visualizing and Understanding Convolutional Networks 标题翻译:可视化和理解卷积网络 论文作者:Matthew D. Zeiler Rob Fergus 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf 阅读全文
posted @ 2020-07-13 16:54 战争热诚 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqi 阅读全文
posted @ 2020-07-07 11:59 战争热诚 阅读(83) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue T 阅读全文
posted @ 2020-07-01 15:23 战争热诚 阅读(209) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:上一节我学习了SVM的推导过程,下面学习如何实现SVM,具体的参考链接都在第一篇文章中,SVM四篇笔记链接为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学习笔记 阅读全文
posted @ 2020-06-15 20:01 战争热诚 阅读(516) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:说实话,凡是涉及到要证明的东西(理论),一般都不好惹。绝大多数时候,看懂一个东西不难,但证明一个东西则需要点数学功底,进一步,证明一个东西也不是特别难,难的是从零开始发明这个东西的时候,则显得艰难(因为任何时代,大部分人的研究所得都不过是基于前人的研究成果,前人所做的是开创性的工作,而这往往是最艰难 阅读全文
posted @ 2020-06-09 09:32 战争热诚 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:上一节我学习了完整的SVM过程,下面继续对核函数进行详细学习,具体的参考链接都在上一篇文章中,SVM四篇笔记链接为: Python机器学习笔记:SVM(1)——SVM概述 Python机器学习笔记:SVM(2)——SVM核函数 Python机器学习笔记:SVM(3)——证明SVM Python机器学 阅读全文
posted @ 2020-06-06 09:31 战争热诚 阅读(413) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言 整理SVM(support vector machine)的笔记是一个非常麻烦的事情,一方面这个东西本来就不好理解,要深入学习需要花费大量的时间和精力,另一方面我本身也是个初学者,整理起来难免思路混乱。所以我对SVM的整理会分为四篇(暂定为四篇)学习,不足之处,请多多指导。 四篇分别为: Py 阅读全文
posted @ 2020-06-03 14:57 战争热诚 阅读(423) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要:EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模 阅读全文
posted @ 2020-05-16 09:43 战争热诚 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑