MachineLearning

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kNN原理與實現

本節首先介紹KNN的基本原理,包括距離公式,kd樹等。然後對kNN進行python實現。接著我們閱讀分析sklearn中的knn原始碼。比較自己的程式碼和人家的差距。最後用成熟的KNN程式碼做一些實驗。 從我們的玩具程式碼的實驗來看,影響knn精度的因素主要有兩個 1. k值的選取。一般來講k值越大 […]

ImageAI (二) 使用Python快速簡單實現物體檢測 Object Detection

上一篇已經講解了ImageAI實現圖片預測的方法,現在再來講解一下ImageAI的第二個功能物體檢測。 ImageAI提供了非常方便和強大的方法來對影象執行物件檢測並從影象中提取每個物件。 ImageAI使用的模型是RetinaNet,並提供了已經訓練完成的模型檔案。 同樣,僅需幾行程式碼就能完成物 […]

簡單粗暴地入門機器學習

有很多小夥伴問過我零基礎要怎麼入門機器學習或者人工智慧,今天來提煉一下,方便志同道合的朋友們參考。 記得我剛入此山洞準備修煉的時候,就 Google 了好多這類的問題,那時候覺得大家的建議好多呀,這條路看起來真長,那麼多東西要學,那麼多書要看,那麼多有用的課程要學。 現在我可以就自己走過的坑坑包包來 […]

機器學習常見演算法分類彙總

轉自@王萌,有少許修改。 機器學習起源於人工智慧,可以賦予計算機以傳統程式設計所無法實現的能力,比如飛行器的自動駕駛、人臉識別、計算機視覺和資料探勘等。 機器學習的演算法很多。很多時候困惑人們的是,很多演算法是一類演算法,而有些演算法又是從其他演算法中延伸出來的。這裡,我們從兩個方面來給大家介紹,第 […]

關於凸優化

本文結構: 凸優化有什麼用? 什麼是凸優化? 凸優化有什麼用? 鑑於本文中公式比較多,先把凸優化的意義寫出來吧,就會對它更有興趣。 我們知道在機器學習中,要做的核心工作之一就是根據實際問題定義一個目標函式,然後找到它的最優解。 不過求解這種優化的問題其實是很難的,但是有一類問題叫做凸優化問題,我們就 […]

條件隨機場(Conditional random fields)

             條件隨機場模型是Lafferty於2001年,在最大熵模型和隱馬爾科夫模型的基礎上,提出的一種判別式概率無向圖學習模型,是一種用於標註和切分有序資料的條件概率模型。CRF最早是針對序列資料分析提出的,現已成功應用於自然語言處理(NLP)、生物資訊學、機器視覺及網路智慧等領域 […]