原创 【6】集成學習之AdaBoost
AdaBoost1.前言2.AdaBoost2.1 例子2.2 建立一個AdaBoost的Forest of Stumpsstep1：給每一個樣本一個權重step2：建立第一棵stumpstep3：調整sample weights
2020-06-21 14:09:25
原创 【1】目標檢測簡述
目標檢測概述1.目標檢測的基本任務2.目標檢測發展歷程簡述3.目標檢測常用算法對比 1.目標檢測的基本任務 目標檢測是計算機視覺的一個基本方向。其基本任務就是從一張圖片裏找到一些物體，判斷這些物體是什麼，並且儘可能好的把這個物體用
2020-06-21 14:09:25
8
原创 【matplotlib】2.條形圖
條形圖 plt.bar() matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)[so
2020-06-21 14:09:25
原创 【5】matplotlib繪製光滑的曲線來擬合散點圖
matplotlib繪製光滑的曲線來擬合散點圖基本思想1.法12.法2 基本思想 其實就是找到原來散點圖x和y的對應關係，然後通過大量的採樣點來擬合來近似曲線。 1.法1 這個方法網上有很多blog，但是問題是它使用的函數在新版的
2020-06-21 14:09:25
4
原创 【1】機器學習概述
機器學習概述1.什麼是機器學習2.人工智能，機器學習，深度學習的關係3.基本術語4.機器學習三要素5.學習的任務 機器學習的應用場景，發展歷史什麼的都不再贅述了，這些東西在隨便一本和機器學習有關的書的開頭都能找到。在這就只講理論了
2020-06-21 14:09:25
10
原创 【matplotlib】3.餅狀圖
餅狀圖 plt.pie() matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, sha
2020-06-21 14:09:25
原创 虛擬機卡死無法結束進程的解決方案
虛擬機卡死無法結束進程的解決方案1.卡死原因2.解決方案（我使用的）3.其他卡死情況(後來才查到的)3.1 如果是開機後黑屏的假死現像(這應該就是我誤觸前的情況)3.2 如果是啓動後假死(這個我沒試，不知道是否可行) 本文轉自兩個
2020-06-21 14:09:25
原创 【機器學習】生成模型與判別模型詳解
生成模型與判別模型1.定義2.通俗解釋例1：貓狗分類例2：如何確定一隻羊是山羊還是綿羊例3.識別一種語言是哪種語言例4.跟蹤問題3.如何選擇哪種模型 主要來源：[白話解析] 深入淺出最大熵模型 1.定義 生成模型(Generati
2020-06-15 16:38:13
3
原创 12種算法解決MNIST
12種算法解決MNIST1.ML1.1 SVM1.2 DecisionTree1.3 RandomForest1.4 KNearestNeighbors1.5 Adaboost1.6 XGBoost1.7 catboost1.8
2020-05-07 16:59:14
1
原创 SVM與Logistic迴歸的區別
SVM與Logistic迴歸的區別1.相同點1.1 都是分類算法1.2 如果不考慮核函數，LR和SVM都是線性分類算法1.3 LR和SVM都是監督學習算法。1.4 LR和SVM都是判別模型.2.不同點2.1 本質上是其loss f
2020-05-05 20:08:33
20
原创 sklearn中SVC和SVR的參數說明
sklearn中SVC和SVR的參數說明SVC官方源碼參數解析函數屬性SVR官方源碼參數解析 部分內容參考博客，會有標註 SVC 轉載於：機器學習筆記(3)-sklearn支持向量機SVM–Spytensor 官方源碼 sklea
2020-05-05 20:08:33
284
原创 pytroch保存和提取網絡模型
1.保存整個模型 torch.save(net, 'net.pkl') 將整個網絡保存下來，直接讀取就可以使用。保存的pkl文件較大 2.讀取整個模型 net = torch.load('net.pkl') 3.只保存網絡的參數等
2020-03-29 23:36:07
1
原创 【2】模型評估與選擇
模型評估與選擇 在機器學習項目中，歸根結底是要建立一個模型，能很好的解決我們的問題。比如，圖像分類。但是，怎樣去衡量一個模型的好壞呢？又怎樣在多個模型中選擇最好的那一個呢。 一般情況下，這個問題也不難理解。比如做一個二分類問題，只
2020-03-03 14:44:52