ML之kNN：k最近邻kNN算法的简介、应用、经典案例之详细攻略（一）
目录kNN算法的简介1、kNN思路过程1.1、k的意义1.2、kNN求最近距离案例解释原理—通过实际案例，探究kNN思路过程2、K 近邻算法的三要素k最近邻kNN算法的应用1、kNN代码解读k最近邻kNN算法的经典案例1、基础案例kNN算法的简介 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法....
DL之AlexNet：AlexNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
AlexNet简介 作者：AlexKrizhevsky、GeoffreyE.Hinton(多伦多大学)。AlexNet以巨大的优势(领先第二名10%的成绩)，在ILSVRC2012图像分类竟赛第一名，将top-5 错误率原来的25%降至16.4%。标志着深度学习革命的开始，掀起了深度卷积神经网络在各个领域的研究热潮。1、采用的数据集ImageNet ILS....
DL之LeNet-5：LeNet-5算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
LeNet-5算法的简介(论文介绍) LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络。Abstract &...
DL之YoloV2：Yolo V2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
2、实验结果1、VOC2007数据集 Here is the accuracy improvements after applying the techniques discussed so far: 注：anchor机制只是试验性在YOLOv2上尝试，一旦有了dimension priors就把anchor抛弃了。....
DL之YoloV2：Yolo V2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略(一)
Yolo V2算法的简介(论文介绍)摘要 We introduce YOLO9000, a state-of-the-art, real-time object detection system that can detect over 9000 object categories. First we propose various impr....
DL之InceptionV2/V3：InceptionV2 & InceptionV3算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
目录InceptionV2 & InceptionV3算法的简介(论文介绍)InceptionV2 & InceptionV3算法的架构详解1、卷积分解2、Inception模块3、Inception v2 & v3网络模块4、对Auxiliary Classifier(辅助分类器)的考虑5、标签平滑的模型正则化6、Inception v3InceptionV2 &...
CV之NS：图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介、过程思路、关键步骤配图、案例应用之详细攻略（二）
图像风格迁移算法关键步骤1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像2、利用风格损失还原的图像梵高的著名画作《星空》的风格3、 原始图像风格迁移的原理组合内容损失和风格损失还原图像4、 快速图像风格迁移的原理5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较图像风格迁移算法案例应用1、论文中的案例应用(1)、neural-style: Torch implementation of neural s....
CV之NS：图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介、过程思路、关键步骤配图、案例应用之详细攻略（一）
目录图像风格迁移算法简介图像风格迁移算法过程思路1、VGG对比NS图像风格迁移算法关键步骤1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像2、利用风格损失还原的图像3、 原始图像风格迁移的原理4、 快速图像风格迁移的原理5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较图像风格迁移算法案例应用图像风格迁移算法简介相关论文1、A Neural Algorithm of Artistic StylearXi....
ML之RF：随机森林RF算法简介、应用、经典案例之详细攻略（二）
(3)、详细文档class RandomForestRegressor Found at: sklearn.ensemble.forestclass RandomForestRegressor(ForestRegressor): Examples -------- >>> from s.....
ML之RF：随机森林RF算法简介、应用、经典案例之详细攻略
随机森林RF算法简介 随机森林指的是利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器。它包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林是一种灵活且易于使用的机器学习算法，即便没有超参数调优，也可以在大多数情况下得到很好的结果。随机森林也是最常用的算法之一，因为它很简易，既可用于分类也能用于回归。 随机森林集成....
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