一次线性函数拟合曲线的结果，是欠拟合的情况： 下面进行建立2次线性回归模型进行预测： 二次线性回归模型拟合的曲线： 拟合程度明显比1次线性拟合的要好 下面进行4次线性回归模型： 四次线性模型预测准确率为百分之百， 但是看一下拟合曲线，明显存在不合逻辑的预测曲线， 在样本点之外的情况，可能预测的非常不 ...
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2018-05-01 12:38:09
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VGG卷积神经网络模型解析一：VGG介绍与模型结构VGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep
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2018-04-19 17:44:00
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我自己通俗的解释： 查全率＝召回率＝集合里面一共有多少个A，我们正确识别出多少个A，两个比一下 查准率＝精确率＝在识别出的结果A集合里面，有多少是真正的A，两个比一下 在信息检索领域，精确率和召回率又被称为查准率和查全率， 假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本，系统查找出 ...
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2018-04-19 14:04:00
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连接来源：http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率，是因为熟悉它的定义，而不是因为它是评估模型的最佳工具！ 精度（查准率）和召回率（查全率）等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的，特别是在不平衡分布数据集的案例中，在周志华 ...
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2018-04-17 11:55:09
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近年来，机器学习和深度学习不断被炒热，tensorflow 作为谷歌发布的数值计算和神经网络的新框架也获得了诸多关注，spark和tensorflow深度学习框架的结合，使得tensorflow在现有的spark集群上就可以进行深度学习，而不需要为深度学习设置单独的集群，为了深入了解spark遇上t ...
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2018-04-16 23:57:33
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关于fasttext的使用一些疑问：fasttext.supervised的参数label_prefix 一直提示我这个参数使用有问题... 然而，搜素了半天，我也没搞明白这个参数哪里有问题 还有一点需要注意的地方：fasttext的识别标签统一需要在标签前面加上"__label__" 后续会更新f ...
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2018-04-13 20:39:48
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转载自：https://www.leiphone.com/news/201706/dTRE5ow9qBVLkZSY.html 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的 ...
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2018-04-12 19:52:49
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一、整体网络结构 二、细节 n=7,(7+7)*2+4=32个channel 三、结果 四、总结 1、不做连线的话只能水平方向 2、连线可以多方向，但可能是扭曲的不规则形状 3、两阶段的回归，提高准确率 五、问题 1.回归的扭曲的多边形形状怎么算的f值？？？ ...
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2018-04-09 21:47:59
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作者：风雨兼程链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22591740来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一.人脸检测/跟踪 人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的 ...
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2018-04-08 20:16:18
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一、贝叶斯定理 机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。 1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。 2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果 ...
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2018-04-08 18:59:55
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