今天解释梯度下降法的实践 从昨天工资模型中我们引入两个变量 姓名 月工资 考勤率 上税率 合计 W 4700元 0.9 0.15 3760元 Z 4900元 0.85 0.26 3675 元 T 4850元 0.99 0.35 4122.5元 p 4750元 0.95 0.17 4037.5元 .. ...
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2020-02-28 01:32:09
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非最大抑制，挑选和目标重叠框 yolo思想原理 待办https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706根据分类器类别分类概率做排序，(框的类别排序)搜索局部最大值，抑制不是最大的元素。非最大抑制为什么box bunding要做回归，因为box... ...
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2020-02-27 20:49:49
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简书 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R Squared 1.均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看 ...
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2020-02-27 00:41:01
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单变量线性回归 单变量线性回归指的是只有一个自变量； 线性回归是一种有监督学习，解决的是自变量和因变量之间的关系； 回归指的是因变量是连续性的，而如果因变量是离散型的，则是分类问题。 监督学习算法的工作方式可以用如下这张图表示： 将训练集喂给机器学习算法，输出一个假设函数 h，然后新输入一个自变 x ...
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2020-02-26 16:54:55
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概念： 一种常用于解决分类问题的机器学习方法，通俗地说就是推测一件事情发生的概率有多大。 例如判断某病人身上的肿瘤是良性还是恶性，结合肿瘤大小，厚度，位置等变量来预测，如果Y=0代表良性，Y=1代表恶性，这里的因变量Y只会是0或者1，就是最常见的二分类问题，逻辑回归也可用于多分类问题。 从之前的学习 ...
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2020-02-26 12:49:22
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论文地址channel pruning是指给定一个CNN模型，去掉卷积层的某几个输入channel以及相应的卷积核，并最小化裁剪channel后与原始输出的误差。可以分两步来解决： channel selection利用LASSO回归裁剪掉多余的channel，求出每个channel的权重，如果为0... ...
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2020-02-25 12:51:56
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学习：通过接收到的数据，归纳提取相同与不同 机器学习： 让计算机以数据为基础，进行归纳与总结 模型：数据解释现象的系统 机器学习： 1.监督学习（机器学习的过程有标注：相当于告诉模型，在什么样的数据特征下应该输出什么样的结果，机器学习的任务就是提炼出输入与标注间的关系，并进行预测） 根据标注是离散值 ...
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2020-02-24 09:46:54
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目录 SVM回归模型的损失函数度量 SVM回归模型的目标函数的原始形式 SVM回归模型的目标函数的对偶形式 SVM 算法小结 一、SVM回归模型的损失函数度量 SVM和决策树一样，可以将模型直接应用到回归问题中；在SVM的分类模型(SVC)中，目标函数和限制条件如下 在SVR中，目的是为了尽量拟合一... ...
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2020-02-24 00:53:42
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machines）最早也是是一种二类分类模型，经过演进，现在成为了既能处理多元线性和非线性的问题，也能处理回归问题。在深度学习风靡之前，应该算是最好的... ...
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2020-02-24 00:01:53
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目录 最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法的代数法解法 最小二乘法的矩阵法解法 最小二乘法的局限性和适用场景 常见问题 最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。 一、最小二乘法的原理与要... ...
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2020-02-23 22:09:40
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