导语 回归：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。回归的目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对...
发简信
IP属地：广西
-
机器学习算法之回归详解 -
分析的很详细，感谢楼主！
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization 本文从一个统一的角度来看待 成对的 相似...
-
Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity OptimizationCircle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization 本文从一个统一的角度来看待 成对的 相似...
-
数据结构算法 - 红黑树红黑树是一棵自平衡的二叉搜索树，因此在学习红黑树之前，我们需要回顾一下之前所学的知识二叉搜索树和平衡二叉树。 1.二叉搜索树 二叉搜索树又叫二叉查找树或者二叉排序树，它首先是...
-
极大似然估计与最小二乘法的关系极大似然估计 在统计学中，最大似然估计（英语：maximum likelihood estimation，缩写为MLE），也称最大概似估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种...
-
如何感性地理解EM算法？
如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从...
-
图像处理之特征提取知乎上看到一个话题——目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，...
-
一些算法岗的校招面经
从今年3月份暑期实习到秋招一直投的算法岗（数据挖掘、机器学习），今年听说投算法的人特别多，竞争激烈，自己之前本来想去金融，后来觉得还是喜欢互联网，从去年11月才开始好好看书，...
-
在Windows下使用Tensorflow Object Detection APITensorflow Object Detection API是Tensorflow官方发布的一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模...
-
【Tensorflow】Object Detection API-训练自己的模型操作系统：Centos7.4 （Tensorflow Object Detection API学习）介绍了Tensorflow Object Detection API的安装...
-
1.贝叶斯定理一、概念 在开始讲贝叶斯定理前，先对概率论的几个定理有所了解，那就是：随机变量、联合分布、边缘分布和条件分布。 随机变量X： 概率论中的随机变量不同于往常提到的变量...
-
感知哈希算法
感知哈希算法是一种匹配大量图片的方法，速度很快，也很容易理解，它大致上的思想就是用一个字符串来表征一副图像，然后比较两个字符串间的汉明距离，汉明距离小的将其匹配。 感知哈希算...
-
图像目标检测一——RCNN因为最近在研究一些图像处理的领域，不可避免的接触了目标检测，图像理解等，本篇先介绍目标检测的算法开山之作RCNN（本篇非原创，具体理论转自知乎晓雷机器学习笔记）。说到图像目标...
-
一篇文章掌握TensorFlow深度学习作者: 陈迪豪，就职小米科技，深度学习工程师，TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学...
-
tensorflow里面name_scope, variable_scope等如何理解？
tensorflow里面name_scope, variable_scope等如何理解？一。主要是因为 变量共享 的需求。而这就不得不谈到tf. get_variable()...
-
-
当Spark遇上TensorFlow分布式深度学习框架原理和实践近年来，机器学习和深度学习不断被炒热，tensorflow 作为谷歌发布的数值计算和神经网络的新框架也获得了诸多关注，spark和tensorflow深度学习框架的结合，使得...
-
TensorFlow遇上SparkTensorFlowOnSpark 项目是由Yahoo开源的一个软件包，实现TensorFlow集群服务部署在Spark平台之上。 大家好，这次我将分享TensorFlow ...
-
张量形状的理解与相关操作张量形状的理解与相关操作 一.张量的形状的判断 这里的A,B,C分布表示维度0,1,2 那如何理解shape呢,由左图我们可以看到 和A这个方括号同维度的有[1 2],[4 ...
