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- Ensemble learning 集成学习 集成学习(Ensemble learning)是这样一个过程，按照某种算法生成多个模型，如分类器或者称为专家，再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型（分类，预测，函数估计等）的性能，或者用来降低模型选择不当的可能性。... Ensemble learning 集成学习 集成学习(Ensemble learning)是这样一个过程，按照某种算法生成多个模型，如分类器或者称为专家，再将这些模型按照某种方法组合在一起来解决某个智能计算问题。集成学习主要用来提高模型（分类，预测，函数估计等）的性能，或者用来降低模型选择不当的可能性。...
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- @Author：Runsen 决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法。决策树算法采用树形结构，每一次选择最优特征，来实现最终的分类，因此决策树是一种递归的算法。但是，决策树很容易产生过拟合现象，最常见的处理方法进行剪枝的处理和限制决策树的深度。随机森林，是由多棵决策树集成，因此随机森林一种基于树的模型集成学习方法，下面，将详细介绍决策树和随机森林算法。 决策树 ... @Author：Runsen 决策树是解决分类和回归问题的一种常见的算法。决策树算法采用树形结构，每一次选择最优特征，来实现最终的分类，因此决策树是一种递归的算法。但是，决策树很容易产生过拟合现象，最常见的处理方法进行剪枝的处理和限制决策树的深度。随机森林，是由多棵决策树集成，因此随机森林一种基于树的模型集成学习方法，下面，将详细介绍决策树和随机森林算法。 决策树 ...
- 这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全，一来学不完，二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录，也给大家参考，如有什么不足之处，欢迎指教。 前置知识及技能： 1、线性代数基础，如果没的话，还是先学了这门课在研究吧，不然会哭的。 2、学会python就行了。R也可以用用。 做了个流程图，来展示下我的学习路线。 除了入门课程外，其他四... 这是我个人的机器学习入门清单及路线，所以没有像很多收藏夹那样大而全，一来学不完，二来给自己压力。这是个人的路线。算是个人记录，也给大家参考，如有什么不足之处，欢迎指教。 前置知识及技能： 1、线性代数基础，如果没的话，还是先学了这门课在研究吧，不然会哭的。 2、学会python就行了。R也可以用用。 做了个流程图，来展示下我的学习路线。 除了入门课程外，其他四...
- 文章目录 牛顿法的推导： 收敛的充分条件 使用牛顿法求根值 牛顿迭代法运用场景 1、一维场景 牛顿法迭代法的求根案例 2、多维场景 Code 参考 牛顿法的推导： 牛顿法 ，大致的思想是用 泰勒公式 的 前几项 来代替 原来的函数 ，然后对函数进行求解和优化,，推... 文章目录 牛顿法的推导： 收敛的充分条件 使用牛顿法求根值 牛顿迭代法运用场景 1、一维场景 牛顿法迭代法的求根案例 2、多维场景 Code 参考 牛顿法的推导： 牛顿法 ，大致的思想是用 泰勒公式 的 前几项 来代替 原来的函数 ，然后对函数进行求解和优化,，推...
- @Author：Runsen 由于毕业入了CV的坑，在内卷的条件下，我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如，物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA... @Author：Runsen 由于毕业入了CV的坑，在内卷的条件下，我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如，物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA...
- @Author：Runsen 线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最早接触最小二乘法，应该是在高中初等数学中。要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小... @Author：Runsen 线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最早接触最小二乘法，应该是在高中初等数学中。要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小...
- yolov5损失函数的几点理解 所用代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 参考文献：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12590801.html 感谢知乎网友：Ancy贝贝 重要的代码块在build_targets内。 def build_targets(p, targets, model):&n... yolov5损失函数的几点理解 所用代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 参考文献：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12590801.html 感谢知乎网友：Ancy贝贝 重要的代码块在build_targets内。 def build_targets(p, targets, model):&n...
- 文章目录 假设检验的概述 假设校验的应用 假设校验的基本思想 显著性水平 假设检验的步骤 左右侧检验与双侧检验 原假设与备择建设 检验统计量计算检验的统计量 检验中常说的小概率 P值 左侧检验与右侧检验 什么时候用左侧检验什么时候用右侧检验 假设检验举例 检验结果 Z检验基本原理 总体均值检验 统计量Z... 文章目录 假设检验的概述 假设校验的应用 假设校验的基本思想 显著性水平 假设检验的步骤 左右侧检验与双侧检验 原假设与备择建设 检验统计量计算检验的统计量 检验中常说的小概率 P值 左侧检验与右侧检验 什么时候用左侧检验什么时候用右侧检验 假设检验举例 检验结果 Z检验基本原理 总体均值检验 统计量Z...
- 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 & 评估 模块 6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决... 文章目录 决策树 基尼系数 CART 算法 预剪枝与后减枝 回归树 Code Titanic 乘客生存预测流程 模块 1:数据探索： 模块 2：数据清洗 模块 3：特征选择 模块 4：决策树模型 模块 5：模型预测 & 评估 模块 6：决策树可视化 决策树模型使用技巧总结 完整代码 决...
- @Author：Runsen 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 ... @Author：Runsen 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 ...
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