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- 提高查准率方法 1. 增加beishu_neg 2.提高预测时的confidence_threshold 3.提高标注质量,正样本选择视觉特征明显的物体: 1)模棱两可的不加入训练集正样本 2)特别模糊的不加入训练集正样本 3)在其他环境中,和负样本很像的不能加入正样本 4.增加负样本 5.增加分类网络 ... 提高查准率方法 1. 增加beishu_neg 2.提高预测时的confidence_threshold 3.提高标注质量,正样本选择视觉特征明显的物体: 1)模棱两可的不加入训练集正样本 2)特别模糊的不加入训练集正样本 3)在其他环境中,和负样本很像的不能加入正样本 4.增加负样本 5.增加分类网络 ...
- 为了让菜鸡的自己学习更有方向感,本文贴上各厂的推荐算法岗位的要求 (ps:本文既不是广告问也不是内推文!!!)。 文章目录 算法工程师的工作流程(王喆)一、不知哪个厂:二、联通研究院三、阿里巴巴... 为了让菜鸡的自己学习更有方向感,本文贴上各厂的推荐算法岗位的要求 (ps:本文既不是广告问也不是内推文!!!)。 文章目录 算法工程师的工作流程(王喆)一、不知哪个厂:二、联通研究院三、阿里巴巴...
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- (1)线性回归的不足 对于一般地线性回归问题,参数的求解采用的是最小二乘法,其目标函数如下: 参数w的求解,也可以使用如下矩阵方法进行: (2)岭回归 岭回归的优化目标: 对应的矩阵求解方法为: 岭回归(ridge regression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法 是一种... (1)线性回归的不足 对于一般地线性回归问题,参数的求解采用的是最小二乘法,其目标函数如下: 参数w的求解,也可以使用如下矩阵方法进行: (2)岭回归 岭回归的优化目标: 对应的矩阵求解方法为: 岭回归(ridge regression)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法 是一种...
- 📢📢📢📣📣📣 🌻🌻🌻Hello,大家好我叫是Dream呀,一个有趣的Python博主,多多关照😜😜😜 🏅🏅🏅CSDN Python领域优质创作者,大二在读,欢迎大家... 📢📢📢📣📣📣 🌻🌻🌻Hello,大家好我叫是Dream呀,一个有趣的Python博主,多多关照😜😜😜 🏅🏅🏅CSDN Python领域优质创作者,大二在读,欢迎大家...
- 这个训练ap没有 atss_rfb:训练时高0.9007,但是验证是ap不高 0.7182 hswish_atss_rfb:训练时低一点点 0.8991,但是验证是ap高 0.7429 0.8992_0.8977_0.9008_22.4432_1.0e-04_79 0.7449_0.9378_0.6178_0.0000_0.... 这个训练ap没有 atss_rfb:训练时高0.9007,但是验证是ap不高 0.7182 hswish_atss_rfb:训练时低一点点 0.8991,但是验证是ap高 0.7429 0.8992_0.8977_0.9008_22.4432_1.0e-04_79 0.7449_0.9378_0.6178_0.0000_0....
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- 先声明大部分都参照(https://zhuanlan.zhihu.com/p/22543073) 数学知识的复习 线性代数:(矩阵、特征值、特征向量、秩) 微积分:(极限、导数、拉格朗日中值、泰勒级数展开、傅里叶变换) 概率论:(https://blog.csdn.net/chybin500/article/details/78470... 先声明大部分都参照(https://zhuanlan.zhihu.com/p/22543073) 数学知识的复习 线性代数:(矩阵、特征值、特征向量、秩) 微积分:(极限、导数、拉格朗日中值、泰勒级数展开、傅里叶变换) 概率论:(https://blog.csdn.net/chybin500/article/details/78470...
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- 一.实例介绍 (1)实例背景 • 可穿戴式设备的流行,让我们可以更便利地使用传感器获取人体的各项数据,甚至生理数据。 • 当传感器采集到大量数据后,我们就可以通过对数据进行分析和建模,通过各项特征的数值进行用户状态的判断,根据用户所处的状态提供给用户更加精准、便利的服务 (2)数据介绍 • 我们现在收集了来自 A,B,C,D,E... 一.实例介绍 (1)实例背景 • 可穿戴式设备的流行,让我们可以更便利地使用传感器获取人体的各项数据,甚至生理数据。 • 当传感器采集到大量数据后,我们就可以通过对数据进行分析和建模,通过各项特征的数值进行用户状态的判断,根据用户所处的状态提供给用户更加精准、便利的服务 (2)数据介绍 • 我们现在收集了来自 A,B,C,D,E...
- 目录 1.上机考试(120min) 2.复试简介 3.项目经历 4.英语口试(5min) 5.面试34问 1.上机考试 牛客网华为机试题库。 (1)往年真题:17-20的往年复试上机题目。 (2)leetcode分类刷题: 数组-> 链表-> 哈希表->字符串->栈与队列->树->回... 目录 1.上机考试(120min) 2.复试简介 3.项目经历 4.英语口试(5min) 5.面试34问 1.上机考试 牛客网华为机试题库。 (1)往年真题:17-20的往年复试上机题目。 (2)leetcode分类刷题: 数组-> 链表-> 哈希表->字符串->栈与队列->树->回...
- ps:本文转载自知乎用户ID:George的NLP面筋。 文章目录 一面(技术面)1. 简要的自我介绍。2. 研究生阶段最有挑战的项目是什么?3. 对于这个项目,传统的方法是怎么样的?4. 列举... ps:本文转载自知乎用户ID:George的NLP面筋。 文章目录 一面(技术面)1. 简要的自我介绍。2. 研究生阶段最有挑战的项目是什么?3. 对于这个项目,传统的方法是怎么样的?4. 列举...
- 本文转载自【苏学算法】公众号,仅学习用,侵删。欢迎关注苏神的公众号 个人阅读心得:非常震撼呀,非科班的大佬苏神没有上来就卷CV岗,早早完成校内科研任务(苏神发了2篇SCI。。太强了),然后研二去富士康再... 本文转载自【苏学算法】公众号,仅学习用,侵删。欢迎关注苏神的公众号 个人阅读心得:非常震撼呀,非科班的大佬苏神没有上来就卷CV岗,早早完成校内科研任务(苏神发了2篇SCI。。太强了),然后研二去富士康再...
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