python3 学习api的使用 源代码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...
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2018-04-30 20:00:01
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python3 学习使用api 将字典类型数据结构的样本，抽取特征，转化成向量形式 源码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...
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2018-04-30 13:39:55
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使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分，特征提取网络为：dlib_face_recognition_resnet_model_v1。仅为模型实战，未研究人脸颜值相关知识。 ...
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2018-04-30 11:52:33
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Lecuture 12: Visualizing and Understanding What is going on inside Convnet First Layer The last Layer 如果将神经网络的前几层看成是特征提取器，那么这个网络的特征相应特性是什么？在众多的方法中，有个 ...
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2018-04-20 00:06:59
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YOLO原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786?refer=xiaoleimlnote 借鉴GoogLeNet，有24个卷积层+2个全连接层：卷积层负责特征提取，全连接层做分类回归。 检测的步骤： 1.对图像缩放到448*448，图像分割为7*7（S*S）个 ...
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2018-04-10 16:31:41
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音频特征提取——librosa工具包使用 - 桂。 - 博客园 https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html ...
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2018-04-08 18:14:48
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上一篇中，主要说的就是词袋模型。回顾一下，在进行文本分类之前，我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示。首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋，或者叫做字典，实际上一个维度很大的向量。这样每个文本在分词之后，就可以根据我们之前得到的词袋，构造成一个向量，词袋中有多少个词，那这个 ...
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2018-04-03 14:24:41
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1. 在实际中，如果我们的变量之间有关系的话，那么加入回归项能更好地是模型反映变量之间的关系。即为交互项 2. Factorization Machine：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1582877172983486897&wfr=spider&for=pc 3 ...
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2018-03-28 15:35:13
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前言 特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息，可以是文本或者数据。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。 特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强的灵活性，可以用简 ...
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2018-03-25 16:20:33
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1 传统机器学习 传统机器学习：通过人工设计特征提取器，将原始数据转化为合适的中间表示形式或者特征向量，利用学习系统(通常为分类器)可以对输入模式进行检测或者分类。流程如下： 传统机器学习的局限在于需要人工设计特征提取器，而且要求较高。而深度学习则不需要，可以由机器自动学习获取，适应性较强。 2 从 ...
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2018-03-20 20:48:48
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