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搜索关键字:学习方法    ( 1795个结果
如何入门 MySQL
如何入门MySQL 前言: 关于如何入门MySQL,后台有好多同学咨询我,可能部分读者刚开始学习MySQL,我前面发的文章对部分同学来说暂时接触不到。原本写技术文章的目的是记录自己的工作学习,没有考虑到读者MySQL技术水平不一。本篇文章主要介绍MySQL技术的学习方法,刚入门的同学可以参考下。 M ...
分类:数据库   时间:2019-07-19 20:55:55    阅读次数:109
人脸识别API接口概述
人脸识别API接口,活体检测技术人脸识别API接口,活体检测技术产品背景随着深度学习方法的应用,非思丸人脸识别API接口技术的识别率已经得到质的提升,目前我们的人脸识别API接口率已经达到99%。人脸识别API接口技术与其他生物特征识别技术相吃比,在实际应用中具有天然独到的优势:通过摄像头直接获取,可以非接触的方式完成识别过程,方便快捷。目前我司的人脸识别API接口技术已应用在金融、教育、景区、旅
分类:Windows程序   时间:2019-07-19 12:40:34    阅读次数:159
统计学习方法 SVM理解
1. 算法思想 对线性可分的情形:通过最大化硬间隔(几何间隔),找出最佳分离超平面,从而分类数据 对弱线性可分情形:最大化软间隔(通过加一个松弛因子),找出分离超平面,分类数据 线性不可分的情形:通过核技巧把原始数据映射到高维空间,转化为线性可分的情形,然后继续求解。 2. 算法推导 (1)函数间隔 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-18 22:31:24    阅读次数:149
检测算法简介及其原理——fast R-CNN,faster R-CNN,YOLO,SSD,YOLOv2,YOLOv3
1 引言深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这... ...
分类:编程语言   时间:2019-07-18 19:50:36    阅读次数:129
SQL Server代码的一种学习方法
使用SQL Server Management Studio的操作过程中,界面上方都可以生成sql脚本代码。 如新建数据库时: 可以知道创建数据库代码,create database db_New 常用代码如下:[ ]可加可不加 create database db_New 创建数据库 use db ...
分类:数据库   时间:2019-07-18 19:43:23    阅读次数:140
第三章 经典算法
第三章 经典算法 0 写在前面 本章介绍了 SVM,逻辑回归和决策树 三个经典算法。这三个算法在李航的《统计学习方法》中分别拿出了三章重点讲解。本节的提问需要有相应的基础,通过书中的提问发现自己基础太弱了,而基础知识最能考察一个人的学习能力。(记得考研时张宇说过,基础知识不等于简单知识,越是抽象的基 ...
分类:编程语言   时间:2019-07-18 00:21:27    阅读次数:199
计算机学习的回顾和体会3
我现在感觉最有效,进步最快的学习方法,可以称为“三部曲”: 1. 第一步,看书或者文档,不用扣细节,只是看个大概。目的一是了解要学的语言或者技术的大致框架,二是能看懂代码。 2. 找到一个合适的项目,看懂所要修改的功能的有关代码,然后修改,调试直至正确运行。这时,可以说已经基本上手了。 3. 在模仿 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-18 00:20:11    阅读次数:149
费曼学习法
在网上看到一个人写的费曼学习法,觉得挺有道理(自己深有体会)。特此记录分享一下。 物理学家费曼的学习方法——教会别人: 1. Cover 迅速把需要学习的资料看过一遍,看的时候尽量理解,但不理解的地方也不要死磕,先标记。 2. Debug 拿出纸笔,试图把学习内容从头到尾跟别人讲清楚,讲不清楚的部分 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-15 12:10:03    阅读次数:110
机器学习之多分类学习
一、问题描述 现实中常遇到多分类学习任务,有些二分类学习方法可直接推广到多分类,但在更多情况下,我们是基于一些基本策略,利用二分类学习器来解决多分类问题。 假设有N个类别C1,C2,......,CN,多分类学习的基本思路是“拆解法”,即将多分类任务拆分为若干个二分类任务求解。具体来说,先对问题进行 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-14 13:30:41    阅读次数:233
降维与度量学习
降维与度量学习 K近邻学习 K近邻学习(k-Nearest Neighbor)学习是一种常用的监督学习方法,其工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个"邻居"的信息来进行预测。通常,在分类任务中可使用"投票法",即选择这k个样本中出现最多的... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-11 20:09:24    阅读次数:99
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