随笔分类 - Machine Learning
摘要：在pytorch多卡训练得到的pth.tar形式的checkpoint中一个问题是key都被加上了module,例如原来的'fc.weight'就变成了'module.fc.weight',在加载进单卡下的模型时如果命令为model.load_state_dict(state_dict, stric
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摘要：在colab上使用yolo v3训练自己的数据集 本次用到的数据集是天池:零基础入门CV - 街景字符编码识别的数据集 其实这个项目中yolo3\yolo4等都有，但是这里就只用yolo3做测试了，yolo3和yolo4的使用方法差不多 关于那个竞赛，有位博主已经写过了如何使用yolo获得较好的效果
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摘要：最近因为比赛在找一些数据集，但是有些网站的下载真的很麻烦，不仅要填详细的个人信息，还要求有学校雇员参与，不胜其烦。所以在网上找到了这样的一个网站，下载方便，可以用它来搜一些替代性的数据集,并且难能可贵的是访问非常快:https://academictorrents.com/
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摘要：使用Tensorflow从0开始搭建精灵宝可梦的检测APP 本文为 "本人" 原创，转载请注明来源链接 环境要求 Tensorflow1.12.0 cuda 9.0 python3.6.10 Android Studio Anaconda 安装Tensorflow 1. 使用conda 安装GPU版
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摘要：Numpy学习笔记 Numpy是Python的一个数值计算库 Numpy使用ndarray对象来处理多维数据 np.array创建darray Numpy的优势 ndarray的元素是连续存储的，因此随机读写性能会好 ndarray的属性 关键且常用的属性就是shape和dtype 常见的类型: 在
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摘要：机器学习算法笔记 云计算大数据和人工智能 机器学习算法简介 决策树算法 刚才我们使用的就是ID3算法 分类回归树 半监督学习 集成学习 多种或者多个学习器解决同一个问题 Bagging Boosting 对上一次预测错误的样本的权重加大 随机森林 深度学习简述 增强学习简述 迁移学习简述 机器学习方
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摘要：Pandas学习笔记 简介 panel+data+analysis panel data:面板数据，来源于计量经济学 pandas是集成了numpy和matplotlib的 pandas的优点在于数据处理能力强、读取文件方便，并且封装了numpy和matplotlib的计算和画图 数据结构 pand
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摘要：利用dockerc创建机器学习环境 学习机器学习以来，最让我感到头疼的就是环境配置：每个不同的模型可能使用完全不同的环境，并且很可能还是彼此冲突的，用conda也不能很好的管理，每次复现时候都需要很大的力气来搭建环境，但是这样的环境往往用了几次就没有了，放在机器中反而成为以后无用的累赘。此外，因为实
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摘要：[转载]什么是消融实验 具体请看知乎的这个问题里面[飘哥]的回答:https://www.zhihu.com/question/291655038,写的很好 我这里转载一点: ” 术语“消融研究”通常用于神经网络，尤其是相对复杂的神经网络，如R CNN。我们的想法是通过删除部分网络并研究网络的性能来
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摘要：[转载]OcTree原理介绍 看论文中遇到的，这种数据结构本身没什么神秘的地方，很简单。 来源:https://blog.csdn.net/jiaojialulu/article/details/69350980 OcTree原理介绍 八叉树是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示
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摘要：发现了一篇介绍神经网络很好的文章 emmm虽然已经学习机器学习有一段时间了，但是对于一些基础概念依然不能有完全的把握，今天偶然看到了一篇讲神经网络很好的文章，这里就推荐一下吧:https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 这里面有一些对我来说
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摘要：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU，如果GPU0正在运行程序，需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式，使用CUDA_VISI
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摘要：[转载]CNN网络的BP算法 CNN自己已经掌握了，BP也掌握了，但是CNN的BP其实和FNN是不一样的，因为卷积和pooling的存在使得问题复杂化了。网上找了几篇文章，对于这个问题说的都不透彻，直到找到了这篇:http://jermmy.xyz/2017/12/16/2017 12 16 cnn
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摘要：[转载]One hot编码 来源：https://blog.csdn.net/czp_374/article/details/80503604 这个其实没啥难度，思想都是CS里常用的思想 数据科学家Rakshith Vasudev简要解释了one hot编码这一机器学习中极为常见的技术。 你可能在有
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摘要：[转载]各种机器学习算法的应用场景 来源：https://www.zhihu.com/question/26726794 知乎这篇文章说的非常好，大家直接去看吧，我这里不粘贴了
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摘要：SVC和SVR 我们可以发现，在sklearn的SVM中有sklearn.svm.SVC()和sklearn.svm.SVR()两个方法，他们对应的其实是SVM在分类和回归两种问题下的结构: support vector classify（SVC）支持分类机做二分类的，找出分类面，解决分类问题 su
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摘要：机器学习 正则化+回归与分类辨析 这篇文章是对 "自己早期一篇讲正则化和回归的" 补充。当时写作那篇文章的时候自己还刚刚入门机器学习，许多知识是理解了，但是缺少从一定的高度上的总结。结合这篇来看原来的那篇，不容易乱。 首先要明确，正则化不是回归的专利，回归和分类都是可以使用的。在回归中使用正则化就是
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摘要：[转载]Benchmark和baseline的区别 正在补机器学习的术语 作者：Anonymous 链接：https://www.zhihu.com/question/28823373/answer/101504099 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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摘要：[转载]神经网络架构搜索（Neural Architecture Search）杂谈 原文是https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/84698471 其实还基本上看不懂，先mark一下吧 用来以为grid search就够粗暴的了，看来一山更
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