sklearn实践（二）：决策树 一、数据处理 继续上次聚类的练习，基于稍作处理的数据，在决策树中，只需划分一下训练集和测试集即可 这里用到的是 sklearn.model_selection.train_test_split() 函数原型：sklearn.model_selection.``tra ...
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2020-07-12 12:08:46
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1、函数 matmul(a,b,name=None): 功能： 矩阵乘运算"""Multiplies matrix `a` by matrix `b`, producing `a` * `b`. tf.square(error) 功能：平方 tf.reduce_mean(error) 功能：均值 t ...
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2020-07-11 21:02:11
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均值：\(\bar x=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N x_i\) 方差：\(S^2 = \frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^N(x_i-\bar x)^2\) 协方差：\(Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=\frac{1}{N-1}\sum_{ ...
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2020-07-11 17:41:45
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一、概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN 的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻 近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么 ...
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2020-07-11 17:13:58
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0. 前言 通常神经网络的问题： 参数如何选择 何时停止训练 局部最优解 1. 回声网络ESN 具有以下特点： 大且稀疏生物连接，RNN被当做一个动态水库 动态水库可以由输入或/和输出的反馈激活 水库的连接权值不会被训练改变？ 只有水库的输出单元的权值随训练改变，因此训练是一个线性回归任务 假设有E ...
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2020-07-11 17:03:53
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视觉前端和优化后端 视觉里程计VO-根据相邻图像的信息估计处粗略的相机运动，给后端较好的估计值 【一】特征提取与匹配：特征点法 ——运行稳定，对光照、动态物体不敏感 主要问题：根据图像来估计相机运动 特征点-路标-有代表性的点-图像信息的一种表达形式-在相机运动之后保持稳定-角点|边缘|区块 仅灰度 ...
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2020-07-11 17:02:34
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1.特点 存储持久化 可修改值 可指定被训练 2.创建变量 tf.Variable(initial_value=None,trainable=True,collections=None,name=None) initial_value:初始化的值 trainable:是否被训练 执行此函数时，变量不 ...
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2020-07-11 09:59:35
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参考 华为云官方文档 ：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0092.html#modelarts_23_0092__table1683418482455 github官方示例 ：https://githu ...
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2020-07-11 00:21:09
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BN解决方差漂移理论 训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好的效果。这种训练集和预测集样本分布不一致的问题就叫做“covariate shift”现象 训练集和测试集的数据分布不一致，因此训练出来的模型是没有泛化能力的 ...
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2020-07-10 19:12:42
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1.配置文件代码（需要配置稳健获取内容、以及文件存储地方’） # coding=utf-8 import warnings class DefaultConfigs(object): env = 'default' model_name = "resnet" # 训练模型:活参数 #base_fol ...
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2020-07-10 15:19:40
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