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【Python基础】第十六课:重塑资料

虚拟变量(Dummy Variable),建立透视表(pivot_table),长宽表格转换(stack&unstack)

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.虚拟变量(Dummy Variable) 假设我们有以下数据: 👉建立虚拟变量 1 pandas.get_dummies(df["朝向"]) 👉合并虚拟变量与原DataFrame 1 df = pandas.concat([df, pd.get_dummies(df["朝向"])], axis=1) ...

【深度学习基础】第三十六课:人脸识别

One-Shot Learning,Siamese网络,Triplet Loss Function

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。 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.One-Shot Learning 人脸识别所面临的一个挑战就是One-Shot Learning(单样本学习)。也就是说,在绝大多数人脸识别应用中,你仅能通过一张图片(或者一个人脸样例)去识别这个人。但是这对于需要大数据支持的深度学习...

【数学基础】第十六课:主成分分析

主成分分析

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.主成分分析的作用 主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是在机器学习以及统计学领域内常用的一种线性降维方法。其可以有效地降低数据维度,比如说:将原本高维的数据(N维)重新以一个相对低维的形式表达(K维,且$K<N$)。理想上只要该K维的表征(representation...

【机器学习基础】第十六课:支持向量机之间隔与支持向量

二维平面,超平面,间隔,支持向量,支持向量机

【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.理解超平面 1.1.二维平面 超平面是支持向量机中非常重要的一个概念,再介绍超平面之前,我们来介绍下常见的二维平面的一些性质。 👉在三维x-y-z坐标系中,可以将平面定义为一个方程的集: \[ax+by+cz+d=0\] 其中$a...

【Tensorflow基础】第七课:卷积神经网络的实现

tf.nn.conv2d(),padding详解,tf.nn.max_pool()

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.卷积神经网络 卷积神经网络的相关介绍请戳👉:【深度学习基础】第二十八课:卷积神经网络基础。 2.使用tensorflow实现CNN 先介绍可能会用到的API。 2.1.tf.nn.conv2d() tf.nn.conv2d()用于构建网络的卷积层,这里的2d指的是二维卷积核,也是最为常用的。API详细参数见下:...

【深度学习基础】第三十五课:R-CNN中的候选区域

R-CNN,候选区域

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。 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.候选区域 本文旨在通过R-CNN了解候选区域这一概念,并不会过多的介绍R-CNN。 R-CNN:原文、博客讲解。 R-CNN所使用的筛选候选区域的方法为Selective Search:原文、博客讲解。 YOLO算...

【算法基础】【排序】选择排序

选择排序

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.选择排序原理 选择排序(selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是:第一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小(大)元素,然后放到已排序的序列的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素的个数为零。 2.动图演示 ...

【深度学习基础】第三十四课:YOLO算法

YOLO算法,交并比IoU,非极大值抑制NMS,Anchor Box

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。 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.bounding box的预测 在上篇博客【深度学习基础】第三十三课:基于滑动窗口的目标检测算法中,我们介绍了基于滑动窗口的目标检测算法,但是该算法并不能输出最精准的bounding box。例如,我们尝试的滑动窗口没有一个能完美匹配目...

【C++基础】第十九课:多维数组

多维数组

【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 严格来说,C++语言中没有多维数组,通常所说的多维数组其实是数组的数组。 当一个数组的元素仍然是数组时,通常使用两个维度来定义它: 1 2 int ia[3][4];//大小为3的数组,每个元素是...

【OpenCV基础】第十三课:基本阈值操作

阈值二值化,阈值反二值化,阈值截断,阈值取零,阈值反取零,大津法,三角法图像二值化

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.阈值类型 👉阈值二值化(threshold binary): \[dst(x,y) = \begin{cases} maxVal, & \text{if src(x,y) > thresh} \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}\] 👉阈值反二值化(thre...