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CNN--卷积神经网络从R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分类代码)

摘要：文章目录1. 什么是CNN1.1 输入层1.2 卷积计算层(conv)1.3 激励层1.4 池化层1.5 全连接层1.6 层次结构小结1.7 CNN优缺点2. 典型CNN发展历程3. 图像相关任务3.1 图像识别与定位3.1.1 思路1：识别+定位过程3.1.2 思路2：图窗+识别3.2 物体检测(object detection)3.2.1 过程3.2.2 R-CNN3.2.3 SPP-Net3... 阅读全文

posted @ 2019-08-11 14:48 mantch 阅读(1754) 评论(0) 推荐(0) 编辑

激活函数、正向传播、反向传播及softmax分类器，一篇就够了！

摘要：文章目录1. 深度学习有哪些应用2. 什么是神经网络2.1 什么是感知器2.2 神经网络的结构2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力3. 神经网络的计算过程3.1 计算过程3.2 随机初始化模型参数3.3 激活函数3.3.1 激活函数有哪些3.3.2 优缺点3.3.3 为什么使用激活函数3.3.... 阅读全文

posted @ 2019-08-04 15:07 mantch 阅读(6908) 评论(0) 推荐(0) 编辑

一看就懂的K近邻算法(KNN)，K-D树，并实现手写数字识别！

摘要：文章目录1. 什么是KNN1.1 KNN的通俗解释1.2 近邻的距离度量1.3 K值选择1.4 KNN最近邻分类算法的过程2. KDD的实现：KD树2.1 构建KD树2.2 KD树的插入2.3 KD树的删除2.4 KD树的最近邻搜索算法2.5 kd树近邻搜索算法的改进：BBF算法2.6 KD树的应... 阅读全文

posted @ 2019-08-02 10:28 mantch 阅读(8095) 评论(0) 推荐(0) 编辑

我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)

摘要：文章目录1. LDA模型是什么1.1 5个分布的理解1.2 3个基础模型的理解1.3 LDA模型2. 怎么确定LDA的topic个数？3. 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？4. 参考文献5. 代码实现 1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤：一个函数：gamma函数。四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布。一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶... 阅读全文

posted @ 2019-07-28 16:03 mantch 阅读(8339) 评论(0) 推荐(1) 编辑

你想知道的特征工程，机器学习优化方法都在这了！收藏！

摘要：文章目录1. 特征工程有哪些？1.1 特征归一化1.2 类别型特征1.3 高维组合特征的处理1.4 文本表示模型1.5 其它特征工程1.6 特征工程脑图2. 机器学习优化方法2.1 机器学习常用损失函数2.2 什么是凸优化2.3 正则化项2.4 常见的几种最优化方法3. 机器学习评估方法3.1 准... 阅读全文

posted @ 2019-07-27 10:17 mantch 阅读(1359) 评论(0) 推荐(1) 编辑

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

摘要： 1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，... 阅读全文

posted @ 2019-07-25 20:19 mantch 阅读(8040) 评论(0) 推荐(1) 编辑

从似然函数到EM算法(附代码实现)

摘要：文章目录1. 什么是EM算法1.1 似然函数1.3 极大似然函数的求解步骤1.4 EM算法2. 采用 EM 算法求解的模型有哪些？3.代码实现4. 参考文献 1. 什么是EM算法最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模... 阅读全文

posted @ 2019-07-21 12:16 mantch 阅读(3009) 评论(0) 推荐(0) 编辑

一次性弄懂马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、马尔可夫网络和条件随机场！(词性标注代码实现)

摘要：文章目录1. 马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程、贝叶斯网络的区别2. 马尔可夫模型2.1 马尔可夫过程3. 隐马尔可夫模型(HMM)3.1 隐马尔可夫三大问题3.1.1 第一个问题解法3.1.2 第二个问题解法3.1.3 第三个问题解法4. 马尔可夫网络4.1 因子图4.2 马尔可夫网络5... 阅读全文

posted @ 2019-07-17 21:20 mantch 阅读(18287) 评论(1) 推荐(2) 编辑

贝叶斯网络，看完这篇我终于理解了(附代码)！

摘要：文章目录1. 对概率图模型的理解2. 细数贝叶斯网络2.1 频率派观点2.2 贝叶斯学派2.3 贝叶斯定理2.4 贝叶斯网络2.4.1 贝叶斯网络的结构形式2.4.2 因子图2.5 朴素贝叶斯3. 基于贝叶斯的一些问题4. 生成式模型和判别式模型的区别5. 代码实现6. 参考文献 1. 对概率图模... 阅读全文

posted @ 2019-07-13 11:35 mantch 阅读(78708) 评论(2) 推荐(2) 编辑

我是这样理解--SVM，不需要繁杂公式的那种！(附代码)

摘要：文章目录1. 讲讲SVM1.1 一个关于SVM的童话故事1.2 理解SVM：第一层1.2.1 函数间隔与几何间隔1.2.2 最大间隔分类器的定义1.2.3 最大间隔损失函数Hinge loss1.3 深入SVM：第二层1.3.1 从线性可分到线性不可分1.3.2 核函数Kernel1.3.3 总结... 阅读全文

posted @ 2019-07-11 21:59 mantch 阅读(2856) 评论(2) 推荐(0) 编辑

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