独孤九剑第四式-K近邻模型(KNN)
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最全面的SVM介绍（从拉格朗日对偶到SMO算法）
SVM主要用来处理二分类问题，其也可用以用来解决多分类问题与回归问题，只不过不常用。其目标是找到一个最优的分隔平面，来使得不同类别之间的距离最大化。核心思想是将问题转化成凸二次规划求解的问题。一、拉格朗日对偶变换 想要搞清楚SVM问题是如何进行转化的，首先就要搞清楚什么是拉格朗日对偶变换，我们
深度对抗神经网络(DANN)笔记
一 总体介绍DANN是一种迁移学习方法，是对抗迁移学习方法的代表方法。基本结构由特征提取层f,分类器部分c和对抗部分d组成，其中f和c其实就是一个标准的分类模型，通过GAN（生成对抗网络）得到迁移对抗模型的灵感。但此时生成的不是假样本，而是假特征，一个足以让目标域和源域区分不开的假特征。而领域判别器
Build 2022 上开发者最应关注的七大方向主要技术更新
一年一度的 Microsoft Build 终于来了，带来了非常非常多的新技术和功能更新。不知道各位小伙伴有没有和我一样熬夜看了开幕式和五个核心主题的全过程呢？接下来我和大家来谈一下作为开发者最应关注的七大方向技术更新。
90个Numpy的有用的代码片段
这些有用的片段在面试中会经常出现，也可以作为日常的numpy练习。
DeepLearning 中的 RNN 与 BRNN(双向RNN)
RNN下图为 RNN 隐藏层单元的可视化呈现：BRNN下图，紫色表示正向连接，绿色表示反向连接，通过下图箭头连接，这个网络就构成了一个无环图。如图，给定一个输入序列 X<1>--X<4>，这个序列首先计算前向的a<1>, 然后计算a<2>，接着a<
CUDA实例系列四:利用GPU加速Sobel边缘检测(含源码)
CUDA实例系列四:利用GPU加速Sobel边缘检测先简单的介绍一下Sobel边缘检测:Sobel算子是图像处理中常用的算子之一, 在计算机视觉中常用来做边缘检测. 它是一个比较小并且是整数的filter, 所需要的计算相对较少, 但是对于图像中频率变化较高的地方,他所得的梯度近似值会比较粗糙.它包
机器学习—无监督学习（一）KMeans聚类
浅谈无监督学习—聚类：K-Means(1)
目标检测算法回顾之IOU变体篇章
目标检测中IOU的发展一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录
使用卷积神经网络实现猫狗分类任务
一、数据集下载链接 使用卷积神经网络在猫狗分类数据集上实现分类任务。一、数据集下载链接 猫狗分类数据集
【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019
2018-2019 学年第二学期期末试题四、画出GRU和LSTM工作流程图，解释各个门的作用，并比较两者的差异
基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（三）训练网络搭建及参数导出（附代码）
训练网络搭建环境：Pytorch，Pycham，Matlab。说明：该网络反向传播是通过软件方式生成，FPGA内部不进行反向传播计算。该节通过Python获取训练数据集，并通过Pytorch框架搭建的CNN网络进行网络的训练。并将训练的最优参数导出，这一节先导出至Matalb进行网络的验证以及数据的
TensorFlow笔记_采用迁移学习的方法搭建MobileNetV2网络实现自建数据集的图像分类任务
自定义数据集完成图像分类任务：拍摄数据集，采用TFRecord创建和保存数据，采用迁移学习的方式搭建MobileNetV2网络，将模型转换为tflite，并加载tflite实现推理
【math系列】《深度学习》中主成分分析（PCA）的一个知识点证明
【线性代数】PCA中的数学证明题
Python实现自动古诗文查询系统
今天早上，我通过python的基础抓爬以及语音输出模块实现了自动古诗文查询的功能。接下来我将分享我的代码。首先，我们先来梳理一下思路：在这里我们找到的古诗文大全网站是：古诗文网-古诗文经典传承我们可以打开这个网站来查看网址，这一找网址查询规律是有方法的。我们可以在输入框中搜索一些古诗，然后反复实验对
吴恩达机器学习——第五周学习笔记
神经网络代价函数（Cost Function）正则化逻辑回归的代价函数：神经网络的代价函数：L：是神经网络架构的层数Sl：l层的单元个数K：输出单元的个数sigmoid函数：def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z))前向传播函数：#前向传播函数def
【本科毕业设计】基于双指标检测的自助智能台球柜
目录0. 前言1. 整体技术方案1.1 机械结构1.2 动力系统1.3 台球数量检测1.3.1 YOLOv5视觉检测1.3.2 重力检测1.4 通信方案1.5 小程序交互模块2. 存在问题0. 前言毕业设计已经完成了，前前后后花了有将近两个月时间，期间主要受到了两位学弟的帮助，一位帮忙做动力控制，另
独孤九剑第三式-决策树和随机森林
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🌴前言🌴决策树理论讲解🌱问题引出🌱问题解决🌾信息熵🌾条件熵🌾信息增益🌾信息增益率🌾基尼指数🌾条件基尼指数🌾基尼
计算机视觉应用算法的通俗理解 - 网络究竟在里面干了什么（一）
计算机视觉应用算法1.计算机视觉的应用算法2.图像的特征与视频特征2.1 图像特征2.2 视频特征3.算法通俗理解3.1 图像分类3.2 目标检测3.3 语义分割3.4 关键点检测1.计算机视觉的应用算法计算机视觉有许多算法任务：图像分类，图片相似搜索。图像分割，关键点检测，目标检测，目标跟踪，视频
Keras深度学习实战（11）——股价预测
我们已经学习了使用神经网络进行音频、文本等非结构化数据和房价、信用等结构化数据分析的相关任务。本节，通过股价预测应用，了解了神经网络在处理时间序列数据的一般流程，并学习了使用函数式 API 来构建复杂神经网络，通过利用相关新闻数据信息来提高预测准确性。
