随笔分类 - 机器学习
摘要：根据前面几篇文章我们可以知道，当我们为模型泛化性能选择评估指标时，要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average，Macro Average，Weighted Average．这三者常用于多分类任务，他们的计算方法有细微的差别，因此在各自表示的含义和适用场景上也
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摘要：在机器学习领域，如果把Accuracy作为衡量模型性能好坏的唯一指标，可能会使我们对模型性能产生误解，尤其是当我们模型输出值是一个概率值时，更不适宜只采取Accuracy作为衡量模型性泛化能的指标．这篇博文会为大家介绍两种比较二分决策模型性能的方法PR曲线， ROC曲线 预测概率 对于分类问题我们可
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摘要：当我们在谈论一个模型好坏的时候，我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词，我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型？ 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标，同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明。 首先我们先要了解混淆
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摘要：这篇博文主要是解释偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中，对于任何学习算法而言，他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差，无论使用哪种算法，都无法减少噪声。 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误，也可能是由诸如未知变量之类的因
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摘要：笔者的毕设是做人脸图像的补全，开始使用经典的变分自编码器模型，能达到比较好的补全效果．后来看到BIGGAN的论文，里边他们使用了self attention提高图片生成的效果，查阅了相关资料后也在模型中加入了自注意力层，确实对补全后的图像有了显著的提升．当然了BIGGAN生成的图片能达到以假乱真的地
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摘要：博客主要结构 1. 如何在ubuntu18.04上安装yolo 2 .如何配置yolov3 3 .如何制作自己的训练集测试集 4 .如何在自己的数据集上运行yolov3 1. 在ubuntu18.04下安装yolov3 安装darknet 按ctrl+atl+t 打开终端， 并在终端下依次输入以下命
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摘要：线性模型的核心是一个线性函数 s= wTx，即将所有输入变量进行线性组合， 对于线性回归问题（linear regression），输入x，输出wTx；对于线性分类(linear classification)问题，需要离散的输出值，例如输出1表示某个样本属于类别C1，输出0表示不属于类别C1, 这
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摘要：最小二乘法 引子：如何求解一个无解方程组Ax=b的解 (Ax=b 是方程组的矩阵表现形式，A为矩阵，x为未知数) （例：对于 方程组而言，它的系数矩阵为 ，未知数向量为，右侧则有向量，所以方程组用 矩阵表示为） 这个问题听起来很荒谬，实际上这种问题很常见而且必须要解决，所以当Ax=b无解时如何去求解
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摘要：首先我们要分清楚分类和回归的区别，分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值，回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等。我们用申办银行信用卡的例子来进一步理解这两种问题的区别。 设想银行存有大量用户信息，比如年薪，年龄和居住地贷款等等，这些信息可以用在线性分类中，帮助银行
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