原创 .tsv以及.csv格式文件

機器學習中,我們在使用一些經典的分類器對數據進行分類時,需要對數據進行一些必要的預處理。或者我們在使用別人提供的數據使用一些經典的機器學習算法進行學習時,一般常見的數據格式會是.tsv和.csv格式,那麼這兩種格式究竟是什麼以及他

原创 python的模塊查找路徑

python中每一個 .py文件即爲一個模塊,當我們想使用第三方模塊時,首先則是使用import將模塊導入進來,但是import會在哪些路徑裏尋找模塊呢,接下來總結一下: 簡單的說我們可以使用一下代碼查看模塊所在路徑: impo

原创 softmax多分類迴歸模型

softmax迴歸模型爲logistic迴歸模型在多分類問題上的推廣。 假設我們有一個數組V,Vi是V中的第i個元素,那麼這個元素的softmax值就是: 也就是說,是該元素的指數與所有元素指數和的比值。 由該公式我們可

原创 初識VSCode

Visual Studio Code(以下簡稱vscode)是一個輕量且強大的代碼編輯器,跨平臺支持Windows,Mac OS X和Linux。內置JavaScript、TypeScript和Node.js支持,而且擁有豐富的插

原创 混淆矩陣(confusion matrix)理解

在機器學習中,當我們使用預先分配好的訓練集訓練好一個模型後,此時我們會使用預先分配好的測試集來檢測我們訓練好的這個模型怎麼樣?評價模型好壞的指標有很多,具體可以參見我以前的一篇博客: 如何理解誤識率(FAR)拒識率(FRR),TP

原创 python中內置os模塊總結

os模塊在python中屬於內置模塊,即不需要額外安裝。 os模塊提供了非常豐富的方法來處理文件和目錄。我這裏僅僅是列舉其中常用的一些方法以供自己以後方便查閱。 使用os模塊之前,先導入它,即: In: import os

原创 CMC曲線(python代碼實現)

在看人臉識別相關的paper時,常會遇到有的文獻除了ROC曲線外,也會將CMC曲線作爲他們的實驗性能指標。那麼,怎麼理解CMC曲線呢?我在網上查閱了一些資料,爲了方便理解,舉例如下: 假如我們訓練好了一個3分類的模型,分別爲類別c

原创 文本文件和二進制文件的差異和區別

廣義上的二進制文件包括文本文件,這裏討論的是狹義上的二進制文件與文本文件的比較: 能存儲的數據類型不同 文本文件只能存儲char型字符變量。二進制文件可以存儲char/int/short/long/float/……各種變量值。

原创 計算機視覺領域常見期刊和會議

會議: ICCV: IEEE International Conference on Computer Vision(每兩年舉辦一次,由IEEE主辦,百度百科:https://baike.baidu.com/item/iccv/

原创 python函數參數總結

定義函數的時候,我們把參數的名字和位置確定下來,函數的接口定義就完成了。對於函數的調用者來說,只需要知道如何傳遞正確的參數,以及函數將返回什麼樣的值就夠了,函數內部的複雜邏輯被封裝起來,調用者無需瞭解。 Python中的函數定義雖

原创 機器學習中常見的防止過擬合處理方法

本文轉自這裏:https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629 過擬合   我們都知道,在進行數據挖掘或者機器學習模型建立的時候,因爲在統計學習中,假設數據滿

原创 python中匿名函數lambda使用

在高階函數中,會傳入函數作爲變量,有些時候,不需要顯示地定義函數,直接傳入匿名函數更方便。 下面簡單的講解python中匿名函數的使用方法: 如我們要計算f(x)=x2f(x)=x2 時,匿名函數爲: In: a = lamb

原创 常見的激活函數總結

目前主流的卷積神經網絡框架都會遵循類似卷積—》池化—》卷積—》池化…—》全連接—》softmax 這樣的網絡結構,其中在卷積層後都會有跟隨着一層激活層。平時在跑基於tensorflow的深度學習實驗室時,也都是直接仿照許多經典的網

原创 如何使用pip安裝特定版本的python第三方包

python的包管理器pip特別好用,我們可以使用它來方便的安裝第三方包,但是怎樣使用pip來安裝特定版本的第三方包呢? 安裝好python後,包管理器pip就已經安裝好了,在windows控制檯cmd中輸入pip就可以查閱到pi

原创 如何在markdown中插入表情包

我們平時經常使用markdown完成一些諸如博客的文檔寫作,但是有時像我這種語言比較乏力的急需要在文檔寫作過程中插入表情包來完整的表達我想要表達的意思,所以我去網上查了一下,還真有。 比如我想要表達開心即smile的表情,那麼我只