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    【分类模型学习】-隐马尔可夫

    隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型简称HMM，是比较经典的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到了广泛的应用 HMM模型可以解决哪些问题？ 使用HMM模型时，...

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    【分类模型学习】-朴素贝叶斯

    分类问题综述 分类问题在生活中很常见，我们可以从数学角度做如下定义：已知类别集合和待分类项集合，需要确定出映射规则，使得任意的有且仅有一个使得成立 朴素贝叶斯方法 朴素贝叶斯...

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    Unet代码理解

    Unet模型 代码分为Unet_model.py以及Unet_part.py Unet网络图如下所示： n_classes：希望获得的每个像素的概率数，对于一个类和背景，使用...

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    Unet复现记录

    复现： 1.从GitHub下载源码以后，按照README 配置U-net的环境。这里给出GitHub源码链接：pytorch Unet[https://github.com...

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    CANet论文复现

    CANet复现 环境配置 首先在Anaconda中创建虚拟中创建新的虚拟环境 env_name 是该虚拟环境的名字，可以命名为CANet X.X选择python版本，这里原论...

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    RNN变种-LSTM

    什么是 LSTM？ 长短期记忆网络——通常被称为 LSTM，是一种特殊的 RNN[https://easyai.tech/ai-definition/rnn/]，能够学习长期...

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    K-Means-聚类算法

    一.什么叫K-Means K- Means是迭代动态聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means...

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    KNN-分类算法

    一.什么叫KNN KNN，K-NearestNeighbor，即K个最近的邻居的意思。对于一个输入样本，用特征上最接近它的K个临近值大多数属于的标签来对它进行分类。KNN是最...

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    梯度下降和线性回归（二）波士顿房价python代码实现

    一.多元线性回归方程 假设样本中有m个特征量，那么对应的线性回归方程如下 二.损失函数的构造 假设样本中有n个训练集 在m个输出变量y中，用实际值减去回归方程中的预测值，平方...

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    梯度下降和线性回归（一）附python代码实现

    梯度下降 1.梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量...

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    矩阵分解

    矩阵分解 问题引入 在已知一些观众对部分电影的评价反馈的情况下，如下图所示，怎么对观众未看过的电影打分情况做出有效估计，从而推...

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    梯度下降

    梯度下降 1.梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量g...

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