零基础入门语义分割-地表建筑物识别 Task5 模型训练与验证-学习笔记
相关链接：学习内容来源链接datawhale学习计划一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能：在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证；模型可以保存最优的权重，并读取权重；记录下训练集和验证集的精度，便于调参。为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解，在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。5.1 学习目标理解验证集的作用，并使用训练集和验证集完....
Python机器学习和图像处理学习笔记
Python基础和Scikit Imagescikit image是用于图像处理的基本模块。使用import skimage导入环境。下面是Scikit image在python中的操作：1.上传和查看图像from skimage import io img=io.imread("C:\\Users\\mac\\Pictures\\measure\\Lena.jpg") io.imshow(im....
【吴恩达机器学习笔记】十五、大规模机器学习
十五、大规模机器学习1. 学习大数据在开始这一章内容之前，我们先回顾一下之前学的高偏差和高方差问题。如果目前处于高方差问题，即出现上面左图情况，那么增加训练集数量是可以有效减少误差的。但如果处于高偏差问题，即出现上面右图情况，那么增加训练集数量并不能很好减少误差，所以这时就要通过增加特征量等方法去改善。2. 随机梯度下降我们之前讲到的梯度下降算法，其实并不能很好用在数据量十分大的情况下，因为它每....
【吴恩达机器学习笔记】九、机器学习系统的设计
九、机器学习系统的设计1. 确定执行的优先级现在我们先来看一个关于分类垃圾邮件和非垃圾邮件的例子。这里所用到的就是监督学习，我们会选取一定的特征量x表示文章中出现的单词，下面就是选取了100个特征关键词作为判断标准，然后给于训练集在垃圾和非垃圾邮件中去判断其中这些单词是否出现。而特征值等于1说明出现了，等于0说明没有出现。这里需要注意的是，在现实中，我们通常会在训练集中选取出现频率最高的单词作为....
【吴恩达机器学习笔记】八、应用机器学习的建议
八、应用机器学习的建议1. 决定下一步要做什么假如你现在想用一个常规的线性回归算法去预测房屋的价格，但是你发现预测的结果与实际结果偏差很大，那么你可以考虑下面的这几点：尝试获得更多的数据集去训练模型。尝试减少的特征值，有时可能会因为过拟合导致结果不精确。尝试增加的特征值，有时可能项目太大，但是特征值太少。尝试增加多项式特征（x12,x22,x1x2等）。尝试增加λ值。尝试减小λ值。当然，有时候你....
学习笔记： 机器学习经典算法-集成学习策略
集成学习(Ensemble Learning) 指的是一种学习方法，它的思想在于通过采用投票的方式综合多个分类回归模型的结果以提高分类回归的准确率。集成学习这种方法与我们平时通过听取许多他人意见来决策的过程是一致的，综合更多的有效信息往往才能更好的对事物进行判断。 1、scikit-learn 下的集成学习接口(Voting Classifier) 集成学习根据统计投票结果的时...
学习笔记： 机器学习经典算法-决策树（Decision Tress）
决策树是一种用于分类和回归任务的 非参数监督学习算法。该算法在于基于训练数据生成一个树形的决策结构。树形的决策结构的执行逻辑由根节点、分支、内部节点和叶节点组成。其中每个节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后的每个叶节点代表一种判别结果。基于树形判别结构，决策树天然地用于解决多分类问题（分类决策树）。决策树同时也能够解决回归问题，回归数值最后由样例所进入的叶子节点内的训练....
学习笔记： 机器学习经典算法-核SVM（KernelSVM）
1、核函数的概念 处理非线性数据问题本质是依靠升维（按照某种规则扩充数据的特征）使得原本在低维空间内线性不可分的数据在升维后的空间内变得线性可分。SVM的核函数 主要是为解决数据线性不可分而提出一系列变换函数，不同的特征扩充规则对应了了不同的核函数。 在实际应用 核SVM 的时候，往往是通过变形 线性SVM的目标函数 为适用核函数的效率形式：如这里适用多项式核的SVM优化目标 $\ma...
学习笔记： 机器学习经典算法-线性SVM（LinearSVM）
1、不适定问题 在解决分类问题时，通常根据算法模型在样本的特征空间内生成的决策边界来为样本分类提供依据。但对于许多现实的样本集来说，在其特征空间内可能会存许多满足分类要求的决策边界，也就是决策边界不唯一。 在逻辑回归中，求解样本特征空间的决策边界是通过定义一个概率函数$\sigma(t)$，根据概率函数建模形成了一个损失函数，再通过最小化损失函数来求解一条符合条件的决策边界，由于损失函...
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