首先rcnn,和fast rcnn都比较好理解 fast rcnn其实就是roi+clc+bbox regression faster rcnn是rpn(region proposal network)+ fast rcnn,最后两个网络是迭代训练 本弱找到一篇讲解faster rcnn比较好都博文 ...
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2017-06-22 19:09:24
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soft binary classification的概念：软二分类，不直接化为-1、1，而是给出一个概率值。 目标函数是一个概率值，但是拿到的data中y只有0、1（或者-1、1），可以看做是有noise的data。 logistic hypothesis 通过 theta 转化为 0、1间的数。 ...
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2017-06-20 16:23:22
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线性回归的任务是对于一个输入，给出输出的实数，保证和真实输出相差越小越好。因为假设空间是线性的，所以最后的g会是直线或者平面。 通常的误差衡量方法是使用平方误差 接下来的问题是如何最小化 Ein 将Ein写成矩阵形式， 注意到Ein是w的函数，是连续的、可微的、凸函数。 对w求偏导使之为0则可以求出 ...
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2017-06-20 16:20:05
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声明：这篇博文是我基于一篇网络文章翻译的，并结合了自己应用中的一些心得，如果有侵权，请联系本人删除。 最近做推荐的时候，开始接触到Stacking方法，在周志华老师的西瓜书中，Stacking方法是在Bagging，Bosting方法后的模型集成方法，和投票法，简单平均法，加权平均法等方法在同一个讨 ...
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2017-06-18 18:07:21
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1 Logistic Regression 简述Linear Regression 研究连续量的变化情况，而Logistic Regression则研究离散量的情况。简单地说就是对于推断一个训练样本是属于1还是0。那么非常easy地我们会想到概率，对，就是我们计算样本属于1的概率及属于0的概率，这样 ...
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2017-06-18 10:27:16
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介绍tensorflow中的网络API，本节主要介绍损失函数以及分类器相关接口。 ...
实例 首先举个样例。如果我们有一个二手房交易记录的数据集。已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格，例如以下表： 假如有一个房子要卖，我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题，这边文章主要讲回归中的线性回归问题。 线性回归（Linear Regression） 首先要明确 ...
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2017-06-16 21:58:30
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目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等； 半监督方法主要考虑如何利 ...
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2017-06-16 21:11:59
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LR （一）认识Logistic回归（LR）分类器 实现原理 看以下链接 具体的实验代码 本地文件夹。 http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41822313 GBDT：梯度提升决策树 FM ...
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2017-06-11 18:28:55
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回归分析是研究变量之间定量关系的一种统计学方法，具有广泛的应用。 Logistic回归模型 线性回归 先从线性回归模型开始，线性回归是最基本的回归模型，它使用线性函数描述两个变量之间的关系，将连续或离散的自变量映射到连续的实数域。 模型数学形式： 引入损失函数（loss function，也称为错误 ...
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2017-06-05 23:50:07
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