YOLO2中anchors設定
訓練YOLO2時會用到cfg檔案，這個網路結構檔案裡面的Region層有一個anchors引數就是論文中對應的用k-means方法產生的5個box的資訊，這些資料的使用在YOLO2程式碼中可見： 1、解析是在parse.c中的parse_region 2、使用是呼叫get_region_boxes函 […]
k-means
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K-Means和PCA降維小結
無監督學習 和supervised learning相比，無監督學習不要求建立模型之後對結果進行新的預測，沒有相應的標籤（label），只是根據資料的特徵（feature）對資料進行聚類（cluster）。常見的使用場景例如Google新聞中的各種新聞的分類等等。而在unsupervised lea […]
學習筆記【機器學習重點與實戰】——9 聚類演算法原理
1 K-Means K-Means演算法，也被稱為K-均值演算法或K-平均，是一種廣泛使用的聚類演算法，或者為其它聚類演算法的基礎。 K-Means是發現給定資料集的 k 個簇的演算法。簇個數 k 是使用者給定的，每一個簇通過其質心(centroid)， 即簇中所有點的中心來描述。 K-Means演 […]
學習筆記【機器學習重點與實戰】——10 聚類演算法實現與實戰
1 K-Means演算法實現 K-Means演算法過程虛擬碼表示如下： 建立k個點作為起始質心（經常是隨機選擇） 當任意一個點的簇分配結果發生改變時 對資料集中的每個資料點 對每個質心 計算質心與資料點之間的距離 將資料點分配到距其最近的簇 對每一個簇，計算簇中所有點的均值並將均值作為質心 實現程式 […]
- 2018.07.28
- k-means, machine-learning, 原來如此簡單, 機器學習，資料探勘演算法, 簡單2d簡單的,
簡單易學的機器學習演算法——K-Means 演算法
一、K-Means演算法存在的問題 由於K-Means演算法的簡單且易於實現，因此K-Means演算法得到了很多的應用，但是從K-Means演算法的過程中發現，K-Means演算法中的聚類中心的個數k需要事先指定，這一點對於一些未知資料存在很大的侷限性。其次，在利用K-Means演算法進行聚類之前， […]
資料探勘演算法之 k-means
k-均值聚類演算法 演算法描述： 1、為中心向量c1, c2, …, ck初始化k個種子 2、分組: （1）將樣本分配給距離其最近的中心向量 （2）由這些樣本構造不相交（ non-overlapping ）的聚類 3、確定中心: 用各個聚類的中心向量作為新的中心 4、重複分組和確定中心的步驟，直至演 […]
K-means對影象進行分類
程式碼 inputImg = double(imread('ti.jpg')); inputKmeans = reshape( inputImg , size(inputImg,1)*size(inputImg,2) , 3 ); outK = kmeans( inputKmeans , 3 ); […]
- 2018.07.19
- 【Spark-Python-機器學習】, 【機器學習&深度學習】, k-means, PySpark-機器學習, python,
【Spark 機器學習】K-means聚類演算法（理論篇）
【Spark 機器學習】K-means聚類演算法（理論篇） 本部落格是【Spark-Python-機器學習】系列的文章。 該系列的文章主要講解【機器學習】的一些通用演算法的原理，並且使用【Python Spark】來實現。 文章通常分為上下篇（理論篇 與 實踐篇）。 如需轉載，請附上本文連結：htt […]
- 2018.07.18
- coursera, Coursera機器學習, k-means, pca, 吳恩達,
Coursera-吳恩達-機器學習-（第8周筆記）無監督學習和維度約簡
此係列為 Coursera 網站Andrew Ng機器學習課程個人學習筆記（僅供參考） 課程網址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning Week 8 —— K-means and PCA 目錄 Week 8 K-means and PCA 目 […]
資料探勘領域十大經典演算法之—K-Means演算法（超詳細附程式碼）
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