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2018年8月24日
【转帖】算法刷题网站
摘要: 1. leetcode http://leetcode.com/ 2. careerup http://www.careercup.com/ http://hawstein.com/posts/ctci-solutions-contents.html 3. glassdoor http://www.
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posted @ 2018-08-24 08:53 Jeff-Zhouxiaolong
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2018年4月24日
Siamese Network理解(附代码) 转自【https://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696】
该文被密码保护。
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posted @ 2018-04-24 10:53 Jeff-Zhouxiaolong
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2018年4月7日
混淆矩阵-MATLAB代码详解
摘要: 一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相
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posted @ 2018-04-07 15:32 Jeff-Zhouxiaolong
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机器学习模型评价指标 -- 混淆矩阵
摘要: 机器学习模型评价指标 – 混淆矩阵 在机器学习领域中,混淆矩阵(confusion matrix)是一种评价分类模型好坏的形象化展示工具。其中,矩阵的每一列表示的是模型预测的样本情况;矩阵的每一行表示的样本的真实情况。 1. 混淆矩阵的举例 例如用一个分类模型来判别一个水果是苹果还是梨,混淆矩阵将会
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posted @ 2018-04-07 15:20 Jeff-Zhouxiaolong
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2018年4月1日
matlab 降维工具 转载【https://blog.csdn.net/tarim/article/details/51253536】
摘要: 降维工具箱drtool 这个工具箱的主页如下,现在的最新版本是2013.3.21更新,版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html 这里有两个这个工具箱的简单介绍
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posted @ 2018-04-01 15:14 Jeff-Zhouxiaolong
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2018年3月28日
windows下PyCharm安装及使用 【转自 https://blog.csdn.net/yctjin/article/details/70307933?locationNum=11&fps=1】
摘要: 转自【https://blog.csdn.net/yctjin/article/details/70307933?locationNum=11&fps=1】
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posted @ 2018-03-28 15:36 Jeff-Zhouxiaolong
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2018年3月12日
Block-wise 2D kernel PCA/LDA for face recognition-笔记
摘要: In the present work, we propose a framework for kernel-based 2D feature extraction algorithms tailored to face recognition . extending 2D-PCA/LDA in t
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posted @ 2018-03-12 11:08 Jeff-Zhouxiaolong
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2017年11月20日
MATLAB工具包——curvelet变换的理解(转)
摘要: curvelet下载的curvelet工具包,有以下三个文件:fdct_usfft_matlab、fdct_wrapping_matlab、mecv三个文件夹添加到matlab路径中即可。 curvelet matlab示例代码理解: 1. fdct_wrapping 2. DCT基本示例代码理解
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posted @ 2017-11-20 16:15 Jeff-Zhouxiaolong
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MATLAB中cell函数用法
摘要: cell元包是matlab中提供的一种数据类型,功能强大。 关于cell的创建: 1.跟一般创建举证一样,直接使用C = {A B D E}这种形式,不过这里把"[]"改成了}"{}" 2.使用cell创建cell,C= {C1 C2},这里C1和C2都是cell类型,直接把C1 C2作为一个cel
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posted @ 2017-11-20 10:55 Jeff-Zhouxiaolong
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Matlab交叉验证函数——crossvalind
摘要: Generate cross-validation indices 生成交叉验证索引 Syntax语法 Indices = crossvalind('Kfold', N, K) %K折交叉验证 [Train, Test] = crossvalind('HoldOut', N, P) % 将原始数据随
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posted @ 2017-11-20 10:27 Jeff-Zhouxiaolong
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