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2019年8月5日
Python中logging快速上手教程
摘要: 本文使用得日志需要导入logging模块和logging.handlers模块,即 欢迎看 "Github" 上的代码
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posted @ 2019-08-05 08:46 Yumeka
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用词向量得句向量的无监督方法
摘要: 词向量技术是NLP领域中一种基础的技术,词向量将一个词语转换为固定维度的向量,通过处理向量关系让NLP中语义计算的任务得以实现。 我
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posted @ 2019-08-05 08:42 Yumeka
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2019年7月28日
图像相似度中的Hash算法
摘要: 本博客中使用的代码见本文末尾 度量两张图片的相似度有许多算法,本文讲介绍工程领域中最常用的图片相似度算法之一——Hash算法。Hash算法准确的说有三种,分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。 三种Hash算法都是通过获取图片的hash值,再比
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posted @ 2019-07-28 20:42 Yumeka
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2019年7月21日
范数在机器学习的应用
摘要: 范数在深度学习中的应用是作为损失函数正则化选项,从而减少模型的过拟合情况。在继续讲解正则化之前,我们先介绍欠拟合、过拟合的概念。 1 范数要解决的问题 过拟合现象 &n
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posted @ 2019-07-21 12:01 Yumeka
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2019年7月13日
L2范数归一化概念和优势
摘要: 1 归一化处理 归一化是一种数理统计中常用的数据预处理手段,在机器学习中归一化通常将数据向量每个维度的数据映射到(0,1)或( 1,1)之间的区间或者将数据向量的某个范数映射为1,归一化好处有两个: &n
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posted @ 2019-07-13 14:30 Yumeka
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2019年7月6日
范数的概念
摘要: 范数(Norm)是一种关于向量的函数,是向量“长度”概念及其推广。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域,可用范数来度量一个向量的“长度”。在中学里我们学过一个向量的模长(长度)是向量中各元素平方和的平方根,比如向量(
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posted @ 2019-07-06 20:16 Yumeka
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2019年6月30日
机器学习中的度量——其他度量
摘要: 机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度
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posted @ 2019-06-30 16:14 Yumeka
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2019年6月22日
机器学习中的度量——相似度
摘要: 机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度
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posted @ 2019-06-22 21:36 Yumeka
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2019年6月15日
机器学习中的度量——相关系数
摘要: 机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度
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posted @ 2019-06-15 20:02 Yumeka
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机器学习中的度量——统计上的距离
摘要: 机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习中各种“度
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posted @ 2019-06-15 18:30 Yumeka
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