1. BN层不能少于1张图片 问题分析 ： 模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候，应该是有单数，比如dataset的总样本数为17,batch_size为8,就会报这样的错误。 解决方案 ： 1. 将dataloader的一个丢弃参数设置为true 2. 手动舍 ...
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2020-05-07 13:41:19
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类都是分开几类，分类是根据历史经验，已知类别，监督学习，聚类是自己分析现有数据，无监督学习 监督学习利用历史数据分类，把已有数据代入。无监督学习是没有样本，将已有数据分类 2.朴素贝叶 ...
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2020-05-07 13:26:39
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要进行机器学习，先要有数据记录这组记录的集合称为一个"数据集“ 每条记录是关于一个事件或对象的描述 称为"示例" (instance) 或"样本" (samp1e). (色泽=浅自;根蒂t硬挺;敲声=清脆) 反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项（例如"色泽""根蒂" "敲声"） 称为 属性 或" ...
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2020-05-07 10:42:10
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Prometheus告警简介 告警能力在Prometheus的架构中被划分成两个独立的部分。如下所示，通过在Prometheus中定义AlertRule（告警规则），Prometheus会周期性的对告警规则进行计算，如果满足告警触发条件就会向Alertmanager发送告警信息。 在Promethe ...
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2020-05-07 09:15:29
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线性判据与回归 线性判据基本概念 生成模型 给定训练样本{$x_n$}，直接在输入空间内学习其概率密度函数p(x) 优势 可以根据p(x)采样新的样本数据(synthetic data) 可以检测出较低概率的数据,实现离群点检测(outlierdetection) 劣势 高维下，需要大量的训练样本才 ...
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2020-05-05 23:48:31
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多元线性回归问题求解使用的数据集是经典的boston房价数据。一共506个数据，后面56个数据我将其划了出来作为测试集。比较的简单，主要是学习步骤与算法。该数据集每一个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。 1 import tensorflow as tf 2 import matplotli ...
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2020-05-04 15:34:02
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SVM问题 SVM解决二分类问题，初始有一些点$X = [x_1, x_2, ..., x_n]$, 每一个点对应一个类别$y = 1 \quad or \quad y = 1$, SVM在高维空间中找一个超平面将样本点尽可能分开，而且分的时候是找一个间隔最大化的分离超平面。 最简单的情形的公式 原 ...
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2020-05-04 13:25:22
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深度学习模型训练过程 一．数据准备 1. 基本原则： 1）数据标注前的标签体系设定要合理 2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡 3）标注过程要审核 2. 整理数据集 1）将各个标签的数据放于不同的文件夹中，并统计各个标签的数目 2）样本均衡，样本不会绝对均衡，差不多就行了 3）切分样本集 ...
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2020-05-03 20:19:25
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原理 求解最佳投影方向，使得同类投影点尽可能的进，异类投影点尽可能的远 同类投影点距离用同类样本协方差矩阵表示 $$ \omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i类样本协方差}$$ 异类投影点距离 $$ ||\omega^T\mu_0 \omega^T\mu_1||_2^2$ ...
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2020-05-03 20:11:23
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名为回归，其实为一种分类算法 数据集： $$D = \lbrace x_i, y_i \rbrace i = 1, 2 , ..., n$$ 其中 $$x_i = (x_{i1}; x_{i2}; ...; x_{im})$$ 即每个样本有m个属性 $$ y_i = \begin{cases} 1 ...
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2020-05-03 01:04:17
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