监督学习：特征值+目标值
非监督学习：特征值
分类：目标值为离散型
回归：目标值为连续型
开发流程：类似于数学建模的过程
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：机器学习算法分类以及开发流程 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
机器学习面试问题整理(3) — Tree树形模型
上一篇
2023年4月10日
机器学习：支持向量机
下一篇
2023年4月10日
相关文章
-
Pytorch-Faster-RCNN 中的 MAP 实现 （解析imdb.py 和 pascal_voc.py）
—恢复内容开始— MAP是衡量object dectection算法的重要criteria，然而一直没有仔细阅读相关代码，今天就好好看一下： 1. 测试test过程是由FRCN/tools/test_net.py中调用的test_net()完成 #from model.test import test_net test_net()定义在FRCN/li…
-
keras训练函数fit和fit_generator对比，图像生成器ImageDataGenerator数据增强
1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094 ps：解决样本数量不均衡：fit_generator中设置参数class_weight = ‘auto’ 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenera…
-
深度学习面试题32：循环神经网络原理(RNN)
目录 单层神经网络 RNN原理 经典RNN结构 N VS 1 RNN结构 1 VS N RNN结构 Pytorch文本分类实践 参考资料 RNN 的英文全称是 Recurrent Neural Networks ，即循环神经网络，他是一种对序列型数据进行建模的深度模型。在学习之前，先来复习基本的单层神经网络。 单层神经网络 单层网…
-
Pytorch入门之VAE
关于自编码器的原理见另一篇博客 ： 编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器（Variational auto-encoder）即VAE的实现。 1. 稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念。 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片。而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到。而且组合出一张碎…
-
caffe框架下目标检测——faster-rcnn实战篇问题集锦
1、问题 解决方案：没编译好，需要在lib下编译make 需要在caffe-fast-rcnn下编译make或者make all -j16 ,还需要make pycaffe 2、问题 解决方案：/py-faster-rcnn/lib# make all -j16 3、问题 解决方案：下载faster_rcnn_models.tgz到py…
-
吴恩达deepLearning.ai循环神经网络RNN学习笔记_看图就懂了！！！(理论篇)
数学系的一线研发，关注 数据结构 | 深度学习 | 职场文章分享 前言 目录: RNN提出的背景 – 一个问题 – 为什么不用标准神经网络 – RNN模型怎么解决这个问题 – RNN模型适用的数据特征 – RNN几种类型 RNN模型结构 …
-
基于keras的BiLstm与CRF实现命名实体标注
基于keras的BiLstm与CRF实现命名实体标注 众所周知，通过Bilstm已经可以实现分词或命名实体标注了，同样地单独的CRF也可以很好的实现。既然LSTM都已经可以预测了，为啥要搞一个LSTM+CRF的hybrid model? 因为单独LSTM预测出来的标注可能会出现（I-Organization->I-Person,B-Organizati…
-
keras_16_约束Constraints
1. keras中的约束项 constraints 模块的函数允许在优化期间对网络参数设置约束（例如非负性）。约束是以层为对象进行的。具体的 API 因层而异，但 Dense，Conv1D，Conv2D 和 Conv3D 这些层具有统一的 API。约束层开放 2 个关键字参数： kernel_constraint 用于主权重矩阵。 bias_constrai…
