【内容简介】系统详解分类器性能指标，什么是准确率-Accuracy、精确率-Precision、召回率-Recall、F1值、ROC曲线、AUC曲线、误差-Error、偏差-Bias、方差-Variance及Bias-VarianceTradeoff在任何领域，评估（Evaluation）都是一项很重要的工作。在MachineLearning领域，定义了许多概念并有很多手段进行评估工作1混淆矩阵-
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2020-11-30 15:15:08
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主要内容（下划线部分）：接上篇博文：干货|掌握机器学习数学基础之优化[1]（重点知识）1、计算复杂性与NP问题2、上溢和下溢3、导数，偏导数及两个特殊矩阵4、函数导数为零的二三事5、方向导数和梯度6、梯度有什么用7、梯度下降法8、牛顿法1方向导数和梯度：方向导数:在之前讲偏导数的时候，相信很多人已经看出，偏导数求的都是沿着坐标轴的变化率，不管多少维也好，都只是求的变化率，那现在问题来了，如果我想求
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2020-11-30 15:14:34
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透视投影 1. 将投影面上x,y,z方向上的点，投影到剪裁空间有一定比例关系 2. y方向上的比例关系 y/y0 = y' y0/-z = tan(fov/2) y' = y / tan(fov/2)*-z 让f=1/tan(fov/2) y' = f/-z * y 3. x方向上的比例关系 x' ...
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2020-11-25 13:04:16
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1. 线性回归 X，Y是线性的 是偏置（有点像截距），防止Y为0，矩阵表示时，为全1 ：数据集收集的时候有误差（高斯误差，均值为0） 表达向量很相似 D：和，代表所有的数据，和相互独立 2. Basic Expansion 2.1 使用Basis expansion捕捉自变量和因变量的非线性关系 2 ...
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2020-11-25 12:17:37
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据集x,y x,y 都是向量 #给个实例x是身高(m)，y是体重(kg) #我们给实际数据x,y训练出最佳的模型 y=ax+b 然后在找个身高x预测体重y x=[0.75,0.85,0.95,1 ...
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2020-11-25 12:04:23
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% 图像的平滑可以在空间域和频率域进行讨论 % 这次是空间域的讨论 % 掩模——模板操作：(掩模中心对齐之后，掩模超出矩阵的部分，认为该位置，矩阵的元素为0进行计算) % 1：将模板在图中漫游，并将模板中心与某像素重合 % 2：将模板系数与模板下对应像素相乘，将所有乘积相加 % 3：将上述求和结果富 ...
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2020-11-17 12:46:26
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Pytorch如何高效使用GPU深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（GraphicProcessUnits，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化
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2020-11-16 13:22:51
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int numSpecial(int** mat, int matSize, int* matColSize){ int i,j,k,n,sum=0; int rows[100]={0}; int cols[100]={0}; for(i=0; i<matSize; i++) { for(j=0; ...
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2020-11-13 13:09:28
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参考书籍《算法设计与分析》 王晓东 1.问题描述 （注：是所有的三角形的权值之和，不是只计算边和弦的权值之和） 2.分析 下面举个例子说明： 取表格右上角即t[1,6]进行说明（表格其他情况类似填写即可）。第一种情况：即当v0v1v6成一组时，如上图，依次类推 可以发现，这个过程和矩阵连乘最优计算次 ...
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2020-11-13 13:06:30
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交换任意两行或是两列，然后我们最终的目标是要达到该方阵的主对角线上的格子均为黑色(即左上角至右下角)的格子均为黑色。 那么我们每次的操作肯定是将每一行某一个位置上的 1 移到上述的这条对角线，最后判断能否成立，在这样的思路的引导下，我们很容易想到二分图匹配，也就是若 \(a(i)(j)=1\) ，那 ...
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2020-11-13 13:05:27
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