- @Author：Runsen 由于毕业入了CV的坑，在内卷的条件下，我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如，物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA... @Author：Runsen 由于毕业入了CV的坑，在内卷的条件下，我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如，物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA...
- @Author：Runsen 线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最早接触最小二乘法，应该是在高中初等数学中。要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小... @Author：Runsen 线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最早接触最小二乘法，应该是在高中初等数学中。要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小...
- yolov5损失函数的几点理解 所用代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 参考文献：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12590801.html 感谢知乎网友：Ancy贝贝 重要的代码块在build_targets内。 def build_targets(p, targets, model):&n... yolov5损失函数的几点理解 所用代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 参考文献：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12590801.html 感谢知乎网友：Ancy贝贝 重要的代码块在build_targets内。 def build_targets(p, targets, model):&n...
- 文章目录 假设检验的概述 假设校验的应用 假设校验的基本思想 显著性水平 假设检验的步骤 左右侧检验与双侧检验 原假设与备择建设 检验统计量计算检验的统计量 检验中常说的小概率 P值 左侧检验与右侧检验 什么时候用左侧检验什么时候用右侧检验 假设检验举例 检验结果 Z检验基本原理 总体均值检验 统计量Z... 文章目录 假设检验的概述 假设校验的应用 假设校验的基本思想 显著性水平 假设检验的步骤 左右侧检验与双侧检验 原假设与备择建设 检验统计量计算检验的统计量 检验中常说的小概率 P值 左侧检验与右侧检验 什么时候用左侧检验什么时候用右侧检验 假设检验举例 检验结果 Z检验基本原理 总体均值检验 统计量Z...
- 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 & 评估 模块 6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决... 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 & 评估 模块 6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决...
- @Author：Runsen 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 ... @Author：Runsen 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 ...
- 文章目录 原理 基本步骤 算法关键点 K值的选择 距离的选择 决策原则 距离度量的实现方法 蛮力实现 KD 树 算法优缺点 优点 缺点 sklearn用法 应用举例 源码实现 K近邻法(KNN)是一种很基本的机器学习算法，属于监督学习类算法，是一种简单易懂的方法... 文章目录 原理 基本步骤 算法关键点 K值的选择 距离的选择 决策原则 距离度量的实现方法 蛮力实现 KD 树 算法优缺点 优点 缺点 sklearn用法 应用举例 源码实现 K近邻法(KNN)是一种很基本的机器学习算法，属于监督学习类算法，是一种简单易懂的方法...
- 转载自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html 优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进... 转载自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html 优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法 遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进...
- @Author：Runsen 文章目录 Load Dataset 1.CNN-RNN 2.CNN-RNN-2 Load Dataset CIFAR-10 dataset import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score from tensor... @Author：Runsen 文章目录 Load Dataset 1.CNN-RNN 2.CNN-RNN-2 Load Dataset CIFAR-10 dataset import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score from tensor...
- @Author：Runsen 隐形马尔可夫模型，英文是 Hidden Markov Models，就是简称 HMM。 既是马尔可夫模型，就一定存在马尔可夫链，该马尔可夫链服从马尔可夫性质：即无记忆性。也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。 关于马尔可夫模型和隐马尔可夫模型是什么，查看知乎的问题 马尔可夫模型 马尔可夫链... @Author：Runsen 隐形马尔可夫模型，英文是 Hidden Markov Models，就是简称 HMM。 既是马尔可夫模型，就一定存在马尔可夫链，该马尔可夫链服从马尔可夫性质：即无记忆性。也就是说，这一时刻的状态，受且只受前一时刻的影响，而不受更往前时刻的状态的影响。 关于马尔可夫模型和隐马尔可夫模型是什么，查看知乎的问题 马尔可夫模型 马尔可夫链...
- @Author：Runsen 分类任务的MLP 当目标（y）是离散的（分类的） 对于损失函数，使用交叉熵；对于评估指标，通常使用accuracy 数据集描述 CIFAR-10数据集包含10个类中的60000个图像—50000个用于培训，10000个用于测试 有关更多信息，请参阅官方文档 from tensorflow.keras.dataset... @Author：Runsen 分类任务的MLP 当目标（y）是离散的（分类的） 对于损失函数，使用交叉熵；对于评估指标，通常使用accuracy 数据集描述 CIFAR-10数据集包含10个类中的60000个图像—50000个用于培训，10000个用于测试 有关更多信息，请参阅官方文档 from tensorflow.keras.dataset...
- 文章目录 机器学习简史 二十世纪五十年代：推理期 二十世纪七十年代中期：知识期 二十世纪八十年代：从样例中学习 符号主义学习 连接主义学习 二十世纪九十年代中期：统计学习 二十一世纪：深度学习 机器学习算法 常用算法 贝叶斯算法 线性回归与逻辑回归 决策树 SVM 支持向量机 KNN（K 近邻算法）... 文章目录 机器学习简史 二十世纪五十年代：推理期 二十世纪七十年代中期：知识期 二十世纪八十年代：从样例中学习 符号主义学习 连接主义学习 二十世纪九十年代中期：统计学习 二十一世纪：深度学习 机器学习算法 常用算法 贝叶斯算法 线性回归与逻辑回归 决策树 SVM 支持向量机 KNN（K 近邻算法）...
- 文章目录 玄乎的“最大熵原理” 最大熵原理 最大熵模型 对特征函数的进一步理解 一种简单的特征函数设计 最大熵模型小结 玄乎的“最大熵原理” 下面我来尝试解释一下这个概念。 我们了解：熵，就是混乱的意思。 在面对未知时，我们眼前的情况是十分混乱的 - 这个时候的熵值极大。然后我们会通过慢慢地收集数据和信息，... 文章目录 玄乎的“最大熵原理” 最大熵原理 最大熵模型 对特征函数的进一步理解 一种简单的特征函数设计 最大熵模型小结 玄乎的“最大熵原理” 下面我来尝试解释一下这个概念。 我们了解：熵，就是混乱的意思。 在面对未知时，我们眼前的情况是十分混乱的 - 这个时候的熵值极大。然后我们会通过慢慢地收集数据和信息，...
- @Author：Runsen 文章目录 循环神经网络RNN Load Dataset 1. Vanilla RNN 2. Stacked Vanilla RNN 3. LSTM 4. Stacked LSTM 循环神经网络RNN 前馈神经网络（例如 MLP 和 CNN）功能强大，但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化 ... @Author：Runsen 文章目录 循环神经网络RNN Load Dataset 1. Vanilla RNN 2. Stacked Vanilla RNN 3. LSTM 4. Stacked LSTM 循环神经网络RNN 前馈神经网络（例如 MLP 和 CNN）功能强大，但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化 ...
- 文章目录 机器学习自动调参 1. Hyperopt **Hyperopt搜索参数空间** 参数空间的设置 使用sample函数从参数空间内采样： 在参数空间内使用函数： **指定搜索的算法** 实例 Hyperopt调参XGBoost 2. 贝叶斯调参 机器学习自动调参 在实际应用中，我们需要选取合适的模型... 文章目录 机器学习自动调参 1. Hyperopt **Hyperopt搜索参数空间** 参数空间的设置 使用sample函数从参数空间内采样： 在参数空间内使用函数： **指定搜索的算法** 实例 Hyperopt调参XGBoost 2. 贝叶斯调参 机器学习自动调参 在实际应用中，我们需要选取合适的模型...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
即将直播
热门标签