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- 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决... 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决...
- 文章来源于3D视觉开发者社区 ，作者王浩 1、简介 目前，目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是 从非Deep时代就被广泛应用的dense detector ，例如DPM，YOLO，Retin... 文章来源于3D视觉开发者社区 ，作者王浩 1、简介 目前，目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是 从非Deep时代就被广泛应用的dense detector ，例如DPM，YOLO，Retin...
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- 摘要 在头条上有很多人做股市的分析，分析每天大盘的涨跌，我观察了几位，预测的都不理想，我一直想着用AI去预测大盘的涨跌。股市数据是个时间序列数据，用RNN再合适不过了，今天我用GRU手把手教大家实现这一... 摘要 在头条上有很多人做股市的分析，分析每天大盘的涨跌，我观察了几位，预测的都不理想，我一直想着用AI去预测大盘的涨跌。股市数据是个时间序列数据，用RNN再合适不过了，今天我用GRU手把手教大家实现这一...
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- 以图像分类任务为例，在下表所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构： CNN层次结构输出尺寸作用输入层 W1×H1×3 卷积网络的原始输入，可以是原始或预处理后的像素矩阵卷积层W1×H1×K参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征激活层W1×H1×K将卷积层的输出结果进行非线性映射池化层W2×H2×K进一步... 以图像分类任务为例，在下表所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构： CNN层次结构输出尺寸作用输入层 W1×H1×3 卷积网络的原始输入，可以是原始或预处理后的像素矩阵卷积层W1×H1×K参数共享、局部连接，利用平移不变性从全局特征图提取局部特征激活层W1×H1×K将卷积层的输出结果进行非线性映射池化层W2×H2×K进一步...
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