使用清华源快速下载：
pip install sklearn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
sklearn包可替换成其他包，例如numpy，TensorFlow等包，一次不行，多重复下载几次（亲测可行）
pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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Mask R-CNN xyang声明：本篇文章借用了他人理解，如有侵权，请联系，另如需转载，请注明出处首发于：https://github.com/Bryce1010/Object-Detection-paper-recording/blob/master/5.Mask%20R-CNN.md arxiv: http://arxiv.org/abs/1703.…
目标检测通用trick 1. 数据增强 离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ，这种方法常常用于数据集很小的时候 在线增强 ： 这种增强的方法用于，获得 batch 数据之后，然后对这个 batch 的数据进行增强，如旋转、平移、翻折等相应的变化，由于有些数据集不能接受线性级别的增长，这种方法长用于大的数据集，很多…
3.1 决策树的构造 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配问题. 适用数据类型:数值型和标称型. 一般流程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法 5.测试算法 6.使用算法 3.1.1 信息增益 创建数据集 def createDataSet(): dat…
Bagging 和 Boosting 都是一种将几个弱分类器（可以理解为分类或者回归能力不好的分类器）按照一定规则组合在一起从而变成一个强分类器。但二者的组合方式有所区别。 一、Bagging Bagging的思想很简单，我选取一堆弱分类器用于分类，然后最终结果投票决定，哪个票数多就属于哪一类。不过Bagging的一个重要步骤就是在训练每一个…
pascal voc目标检测数据集格式如下： 其中： Annotations为图像标注信息xml文件 ImageSets为训练集、测试集、验证、训练验证集图像名的txt文件 JPEGImages为原始的图片 pascal voc或yolo格式的数据可以使用labelimg进行标注：下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1r8x7…
引言 对于NLP任务有个很典型的任务，叫做情感分类，还有对话机器人，诗词生成，还有slot填充任务等等都是可以用RNN来做的（这里我们说的RNN是广义的RNN）。 为什么这些任务需要RNN呢？因为某些任务需要能够更好地处理序列信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的，因此需要模型具备记忆能力。 简单版本RNN RNN为什么会有记忆能力呢，首先我们看一下RNN…
LR（对数几率回归） 函数为\(y=f(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}\)。 由于输出的是概率值\(p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b}}\)，所以求解使用极大似然估计来求解参数\(w,b\)。为了方便表示，记\…
全卷积网络Fully Convolutional Networks (FCN)实战 使用图像中的每个像素进行类别预测的语义分割。全卷积网络（FCN）使用卷积神经网络将图像像素转换为像素类别。与之前介绍的卷积神经网络不同，FCN通过转置卷积层将中间层特征映射的高度和宽度转换回输入图像的大小，使得预测结果在空间维度（高度和宽度）与输入图像一一对应。给定空间维度上…
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