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 阅读全文
posted @ 2019-08-05 08:46 Yumeka 阅读(431) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-08-05 08:42 Yumeka 阅读(5236) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-28 20:42 Yumeka 阅读(24581) 评论(9) 推荐(6) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-21 12:01 Yumeka 阅读(1482) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-07-13 14:30 Yumeka 阅读(19321) 评论(0) 推荐(7) 编辑
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( 阅读全文
posted @ 2019-07-06 20:16 Yumeka 阅读(10299) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-30 16:14 Yumeka 阅读(817) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-22 21:36 Yumeka 阅读(2683) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-15 20:02 Yumeka 阅读(4611) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2019-06-15 18:30 Yumeka 阅读(1953) 评论(0) 推荐(0) 编辑