1，YOLOv3模型简介 YOLO能实现图像或视频中物体的快速识别。在相同的识别类别范围和识别准确率条件下，YOLO识别速度最快。 官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464 YOLO有 ...
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2018-05-24 18:04:31
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分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。 一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾 ...
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2018-05-23 17:06:05
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评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。 1、准确率 （A ...
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2018-05-22 14:44:53
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残差网络的设计目的 随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大。为了解决这种退化现象,ResNet被提出。我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望的特征 ...
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2018-05-17 20:44:09
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1、提高深度学习模型识别率的准确率的思考（1）数据增强技术（图像翻转、白化），对训练数据做一些处理增加数据的抗造性能（2）模型改进，尝试多种模型（3）调整学习率首先使用较大的学习率进行训练，观察目标函数值和验证集准确率的收敛曲线，如果目标函数值下降速度和验证集准确率上升速度出现减缓时，减小学习率。循 ...
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2018-05-14 19:58:35
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速度优化的方向：1、减少输入图片的尺寸， 但是相应的准确率可能会有所下降2、优化darknet工程源代码（去掉一些不必要的运算量或者优化运算过程）3、剪枝和量化yolov3网络（压缩模型 > 减枝可以参考tiny-yolo的过程 ， 量化可能想到的就是定点化可能也需要牺牲精度）4、darknet > ...
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2018-05-14 19:56:45
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1、【yolov1】 第一步：将图像划分为S*S的栅格（grid cell），这里分成了7*7的grid cell。栅格的任务是：检测中心落在该栅格中的物体（注意，栅格中心未必与物体的中心重合，这个一定要明确，对后面的理解才不会产生影响）。 第二步：一个grid cell 可以预测B个boundin ...
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2018-05-14 19:47:29
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git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 数据集被我下载到本地，可以去我的git上拿数据集 XGBoost提升分类器 属于集成学习模型 把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来 不断迭代,每次迭代生成一颗新的树 下面 对泰坦尼克遇难预测使用 ...
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2018-05-08 17:33:14
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一、分类 1、精确率 被识别成正类的，有多少是真正的正类。 2、召回率 真正的正类，有多少等被找出来（召回）。 3、准确率 被分类样本总数中，有多少是正确分类的。 4、F1 5、平均精确率（AP）average precision Precision-recall曲线以下面积 6、AUC（area ...
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2018-05-04 15:23:35
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准确率。推荐给用户的商品中，属于测试集的比例，数学公式$P(L_{u})=\frac{L_{u}\bigcap B_{u}}{L_{u}}$ 。整个测试集的准确率为 $P_{L}=\frac{1}{n}\sum_{u\epsilon U}P(L_{u})$ 召回率。测试集中有多少在用户的推荐列表中。 ...
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2018-05-01 15:13:48
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