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【机器学习基础】第二十九课：集成学习之Bagging与随机森林

Bagging，“包外估计”（out-of-bag estimate），随机森林（Random Forest）

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言由【机器学习基础】第二十七课：集成学习之个体与集成可知，欲得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能相互独立；虽然“独立”在现实任务中无法做到，但可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。给定一个训练数据集，一种可能的做法是对训...

Posted by x-jeff on November 9, 2021

【C++基础】第三十二课：跳转语句

break语句，continue语句，goto语句

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言 C++语言提供了4种跳转语句：break、continue、goto和return。 return语句后续博客会有介绍，在此不再详述。 2.break语句 break语句负责终止离它最近...

Posted by x-jeff on November 6, 2021

【Python基础】第二十八课：分类模型之Logistic Regression

LogisticRegression()

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.建立逻辑回归分析模型 1 2 3 4 5 6 7 8 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris = load_iris() clf = LogisticRegressi...

Posted by x-jeff on November 3, 2021

【论文阅读】Batch Normalization：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

Batch Normalization，BN-Inception

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 之前写过一篇博客简单的介绍了Batch Normalization：【深度学习基础】第二十三课：Batch Normalization。建议和本文搭配着看。当神经网络中某一层的输入分布改变时，我们称该层经历了covariate shift。每层固定不变的输入分布有利于高效的训练模型...

Posted by x-jeff on November 2, 2021

【机器学习基础】第二十八课：集成学习之Boosting

Boosting，AdaBoost

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Boosting Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。这族算法的工作机制类似：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整...

Posted by x-jeff on November 1, 2021

【论文阅读】Generative Adversarial Nets

GAN，maxout激活函数，KL散度，JS散度

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 生成模型（the generative model）可以比喻成假币制造者，而与之对抗的判别模型（the discriminative model）可以看作是假币鉴定者，二者互项博弈，促进对方改进自己的假币制造技术或鉴别水平，直至假币制造者所制造的假币和真币无法区分。这便是GAN（Generat...

Posted by x-jeff on October 30, 2021

【C++基础】第三十一课：迭代语句

while语句，传统的for语句，范围for语句，do while语句

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.迭代语句迭代语句通常称为循环，它重复执行操作直到满足某个条件才停下来。while和for语句在执行循环体之前检查条件，do while语句先执行循环体，然后再检查条件。 2.while语句语法形式：...

Posted by x-jeff on October 27, 2021

【OpenCV基础】第二十五课：模板匹配

模板匹配，cv::matchTemplate

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.模板匹配模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域。模板图像在待检测的图像上，从左到右，从上到下进行遍历，并计算模板与待检测图像重叠部分的匹配度。 OpenCV提供了六种计算模板匹配程度的方式： 👉TM_SQDIFF=0（值越小，匹配度越高）： \[R(x,y)= \sum _{x',...

Posted by x-jeff on October 21, 2021

【论文阅读】Efficient Graph-Based Image Segmentation

图像分割，最小生成树（Minimum Spanning Tree，MST），kruskal算法，prim算法

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 在CV领域中，分割任务的结果通常作为其他任务的基础。所以作者认为分割算法应该满足两个性质：1）能够分割出人类视觉上觉得重要的区域；2）分割速度快，可以实时分割。本分割算法的时间复杂度为$O(n\log n)$，n为图像的像素点个数。与经典的聚类方法不同，作者用的方法基于图（论）。图的节点为...

Posted by x-jeff on October 19, 2021

【Python基础】第二十七课：分类模型之决策树

DecisionTreeClassifier()，graphviz可视化，numpy.arange，numpy.meshgrid，ravel，numpy.c_，numpy.r_

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.使用sklearn建立决策树 1 2 3 4 5 6 7 8 9 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = c...

Posted by x-jeff on October 17, 2021

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