随笔分类 - Machine Learning
摘要：本文是基于弱监督的深度学习的图像分割方法的综述，阐述了弱监督方法的原理以及相对于全监督方法的优势。 1 基础概念 生活中，我们和周围的事物都是有“标签”的，比如人、杯子、天空等等。在不同的场景下，相同的事物可能对应了不同的标签，比如长在地上的一片小草称为“草地”，长在花盆里的很可能属于“盆栽”，画在
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摘要：一、图像卷积类型 在2维图像卷积计算中，大致分为full、same和valid这三类。 1、valid卷积操作 图1 valid卷积操作 valid卷积的图像大小计算公式为：滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：（(N1-N2)/S+1）x（ (N1-N2)/S
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摘要：【简介】 em算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977
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摘要：【简介】 交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模
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摘要：【数据标注处理】 1、先将下载好的图片训练数据放在models-master/research/images文件夹下，并分别为训练数据和测试数据创建train、test两个文件夹。文件夹目录如下 2、下载 LabelImg 这款小软件对图片进行标注 3、下载完成后解压，直接运行。（注：软件目录最好不
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摘要：【软件环境搭建】 操作系统：windows 10 64位 内存：8G CPU：I7-6700 Tensorflow: 1.4 Python：3.5 Anaconda3 (64-bit) 以上环境搭建请自行到百度查阅教程。 【API环境搭建】 1、下载Tensorflow object detecti
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摘要：【简介】 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类
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摘要：【简介】 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或
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摘要：一、 1、一般训练集合的数量为权重数量的5-10倍 二、卷积神经网络 1、卷积核也可以理解为滤波器 2、卷积神经网络中一般包括了卷积和池化，包括最大值池化和平均值池化 3、卷积操作过程 4、池化操作
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摘要：http://www.cnblogs.com/zengdan-develpoer/p/4380057.html 1、GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zill
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